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这是我在这里提出的问题的扩展： 在计算后将因子均值放入数据集中

现在我已经基本标准化了我有兴趣使用的所有统计数据，我想在数据集中搜索与这些数据相交的人。因此，我正在搜索这样的数据集：

base3[((base3$ScaledAVG>2)&(base3$ScaledOBP>2)&(base3$ScaledK.AB<.20)),]

寻找所有这三件事都为真的玩家，但是当我运行它时，它会将 Scaled K.AB 值重置为 0.5、1 或 2，然后不使用该参数进行搜索。以这种方式搜索数据集是否有问题，或者是否有更好的方法以同样的方式在数据集中查找人员？

这是一些示例数据，但它与我使用 4000 条记录时没有相同的问题：

AVG = c(.350,.400,.320,.220,.100,.250,.400,.450)
Conf = c("SEC","ACC","SEC","B12","P12","ACC","B12","P12")
OBP = c(.360,.420,.360,.260,.160,.260,.460,.410)
K.AB = c(.11,.10,.09,.25,.20,.19,.05,.09)
Conf=as.factor(Conf)
d<- data.frame(Conf, AVG,OBP,K.AB)
dd <- do.call(rbind, by(d, d$Conf, FUN=function(x) { x$Scaled <- scale(x$AVG); x}))
dd <- do.call(rbind, by(d, d$Conf, FUN=function(x) { x$Scaled <- scale(x$OBP); x}))
dd <- do.call(rbind, by(d, d$Conf, FUN=function(x) { x$Scaled <- scale(x$K.AB); x}))
dd[((dd$ScaledAVG>2)&(dd$ScaledOBP>2)&(dd$ScaledK.AB<.20)),]

谢谢！

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您可能希望放弃 do.call(rbind, by(...)) 策略以支持直接scale策略。data.frame`scale function has a方法。

> dd <- scale(d[ ,c("AVG", "OBP", "K.AB")])
> dd
             AVG        OBP       K.AB
[1,]  0.33566727  0.2348519 -0.3608439
[2,]  0.76878633  0.8281619 -0.5051815
[3,]  0.07579584  0.2348519 -0.6495191
[4,] -0.79044229 -0.7539981  1.6598820
[5,] -1.82992803 -1.7428481  0.9381942
[6,] -0.53057085 -0.7539981  0.7938566
[7,]  0.76878633  1.2237019 -1.2268693
[8,]  1.20190539  0.7292769 -0.6495191
attr(,"scaled:center")
    AVG     OBP    K.AB 
0.31125 0.33625 0.13500 
attr(,"scaled:scale")
       AVG        OBP       K.AB 
0.11544170 0.10112757 0.06928203 

> d[ dd[, 'AVG'] > 2 & dd[ ,'OBP'] >2 & dd[ ,'K.AB'] < 0.2 , ]
[1] Conf AVG  OBP  K.AB
<0 rows> (or 0-length row.names)

没有得到满足所有这些条件的行应该不足为奇，因为在小型数据集中不太可能出现 2 的缩放值。

要在 Conf 级别内应用比例：

> dd <- lapply(d[ ,c("AVG", "OBP", "K.AB")], function(x) ave(x, d[,"Conf"] , FUN=scale) )
> dd
$AVG
[1]  0.7071068  0.7071068 -0.7071068 -0.7071068 -0.7071068 -0.7071068  0.7071068  0.7071068

$OBP
[1]        NaN  0.7071068        NaN -0.7071068 -0.7071068 -0.7071068  0.7071068  0.7071068

$K.AB
[1]  0.7071068 -0.7071068 -0.7071068  0.7071068  0.7071068  0.7071068 -0.7071068 -0.7071068

> data.frame(dd)
         AVG        OBP       K.AB
1  0.7071068        NaN  0.7071068
2  0.7071068  0.7071068 -0.7071068
3 -0.7071068        NaN -0.7071068
4 -0.7071068 -0.7071068  0.7071068
5 -0.7071068 -0.7071068  0.7071068
6 -0.7071068 -0.7071068  0.7071068
7  0.7071068  0.7071068 -0.7071068
8  0.7071068  0.7071068 -0.7071068

我不认为它在这里工作得很好，因为提供的测试用例太小了。

于 2013-03-24T01:08:11.923 回答