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就像我在标题中所说的那样，我的目的是使用另一个数据帧的信息来提取我的数据帧子集的间隔。

我的输入：

df1：

  subject         x      y
7G001-0024-10   0,00    15
7G001-0024-10   97,29   18
7G001-0024-10   197,34  21
7G001-0024-10   314,66  22
7G001-0024-10   482,77  25
7G001-0030-10   0,00    12
7G001-0030-10   99,50   16
7G001-0030-10   184,37  20
7G001-0030-10   301,89  25
7G001-0030-10   585,67  27
     ...         ...   ...

df2：

    subject   Threshold 
7G001-0024-10   177,08
7G001-0030-10   385,13
    ...          ...

对于每个主题，我想在 df1 中提取 0 和每个主题的阈值之间的 x 和 y 数据包含在 df2 中，以获得这种精神的输出：

  subject         x      y
7G001-0024-10   0,00    15
7G001-0024-10   97,29   18
7G001-0030-10   0,00    12
7G001-0030-10   99,50   16
7G001-0030-10   184,37  20
7G001-0030-10   301,89  25
    ...          ...   ...

我的第一个想法是在 ddply 函数中使用 which() ：

break=ddply(df1,.(subject),summarize,fun=x[which(x>=0 & x<Threshold )])

但我被卡住了，我没有看到如何在 which 函数中指示我的阈值（df2）的变化。

好吧，如果有人能告诉我如何处理它（我的第一直觉与否）

对不起英语不好。

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1 回答 1

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首先，您的数据：

df1 <- read.table(text = "subject         x      y
7G001-0024-10   0,00    15
7G001-0024-10   97,29   18
7G001-0024-10   197,34  21
7G001-0024-10   314,66  22
7G001-0024-10   482,77  25
7G001-0030-10   0,00    12
7G001-0030-10   99,50   16
7G001-0030-10   184,37  20
7G001-0030-10   301,89  25
7G001-0030-10   585,67  27", header = TRUE, dec = ",")

df2 <- read.table(text = "subject   Threshold 
7G001-0024-10   177,08
7G001-0030-10   385,13", header = TRUE, dec = ",")

您可以使用简单apply的方法来解决任务：

do.call("rbind", apply(df2, 1, FUN = function(a) {df1[a[1] == df1$subject & df1$x >= 0 & df1$x <= as.numeric(a[2]), ]}))

#         subject      x  y
# 1 7G001-0024-10   0.00 15
# 2 7G001-0024-10  97.29 18
# 6 7G001-0030-10   0.00 12
# 7 7G001-0030-10  99.50 16
# 8 7G001-0030-10 184.37 20
# 9 7G001-0030-10 301.89 25

它是如何工作的？

首先，该函数apply(df2, 1, FUN)将一个函数应用于数据框中的每一行df2。该值1表示该函数应用于对象的第一个维度（第二个维度是列）。

看一个简单的函数。它只返回第一行和第二行df2。请注意，在输出中，行排列为列。

> apply(df2, 1, FUN = function(a) a)
          [,1]            [,2]           
subject   "7G001-0024-10" "7G001-0030-10"
Threshold "177.08"        "385.13"

因为我们要提取一个df1更复杂函数的子集，所以需要。所以，我指定：

FUN = function(a) {df1[a[1] == df1$subject & df1$x >= 0 & df1$x <= as.numeric(a[2]), ]}

在这个函数中，a代表一行数据框df2。此函数应用了两次，一次用于 的两行df2。a[1]是主题编号，a[2]是对应的阈值。df1该函数通过三个标准提取数据帧的行子集：

  1. 主题相同 ( a[1] == df1$subject)
  2. 该x值至少为零 ( df1$x >= 0)
  3. 该x值不高于阈值 ( df1$x <= as.numeric(a[2]))

注意：该值a[2]需要通过 转换为数字as.numeric。这是必要的，因为主题 id indf2表示为字符，从而apply将整行（包括阈值）转换为字符。

这些条件中的每一个都返回一个逻辑向量。这些向量被组合&成一个逻辑向量，指示是否所有三个标准都被满足。选择逻辑向量所在的df1[logical.vector, ]所有行。由于 之后没有指定任何内容，因此选择了所有列。df1TRUE,

df1函数返回所有三个条件都已完成的行apply。

> apply(df2, 1, FUN = function(a) {df1[a[1] == df1$subject & df1$x >= 0 & df1$x <= as.numeric(a[2]), ]})
[[1]]
        subject     x  y
1 7G001-0024-10  0.00 15
2 7G001-0024-10 97.29 18

[[2]]
        subject      x  y
6 7G001-0030-10   0.00 12
7 7G001-0030-10  99.50 16
8 7G001-0030-10 184.37 20
9 7G001-0030-10 301.89 25

该函数apply返回两个数据框的列表，每行一个df2。

最后一步，将列表中的数据框合并为一个数据框。该函数do.call("rbind", list)执行该函数rbind并将列表中的参数传递给它。对于长度为 2 的列表，这相当于rbind(list[[1]], list[[2]]). 这样，返回的列表中的两个数据帧就apply被合并了。

于 2012-09-06T07:46:00.223 回答