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我已经搜索了以前回答的问题，但还没有能够构建一个有效的解决方案。这是我的演示数据情况：

假设我让受试者完成一项计算机任务，他们在每次试验中都做出回应。我最终得到了每次试验的数据，这些数据是关于他们是否给出了准确的反应以及他们的反应时间是多少：

sub1 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub2 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub3 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))

sub.list <- list(sub1, sub2, sub3)

我创建了一个列表，其中每个元素都是主题的数据。

> sub.list
[[1]]
   acc  RT
1    1 259
2    0 187
3    1 256
4    1 288
5    1 304
6    1 265
7    1 312
8    1 196
9    1 335
10   0 276

[[2]]
   acc  RT
1    1 215
2    0 325
3    1 290
4    0 297
5    0 281
6    1 294
7    0 289
8    1 252
9    0 364
10   0 241

[[3]]
   acc  RT
1    0 292
2    0 267
3    0 240
4    1 321
5    1 292
6    0 269
7    1 241
8    1 206
9    1 250
10   1 283

现在是我的问题。我想为每个主题创建另一列，该列仅具有用于准确试验的 RT，之前也有准确的响应。这是一个不工作的 for 循环和一个我试图结束的例子。

for(i in 1:length(sub.list)){
  for(j in 2:nrow(sub.list[[i]])){
    if(sub.list[[i]][(j-1), "acc"]==1 & sub.list[[i]][j, "acc"]==1){
      sub.list[[i]][j,]$correct.RT <- sub.list[[i]][j, "RT"]
    } else {
      sub.list[[i]][j,]$correct.RT <- NA
    }
  }
}

> sub.list
[[1]]
   acc  RT correctRT
1    1 259        NA
2    0 187        NA
3    1 256        NA
4    1 288       288
5    1 304       304
6    1 265       265
7    1 312       312
8    1 196       196
9    1 335       335
10   0 276        NA

[[2]]
   acc  RT correctRT
1    1 215        NA
2    0 325        NA
3    1 290        NA
4    0 297        NA
5    0 281        NA
6    1 294        NA
7    0 289        NA
8    1 252        NA
9    0 364        NA
10   0 241        NA

[[3]]
   acc  RT correctRT
1    0 292        NA
2    0 267        NA
3    0 240        NA
4    1 321        NA
5    1 292       292
6    0 269        NA
7    1 241        NA
8    1 206       206
9    1 250       250
10   1 283       283

我这样做的原因是我可以单独在这些试验中执行功能。例如：

> sapply(sub.list, function(x) mean(x$correctRT, na.rm=TRUE))
[1] 283.3333      NaN 257.7500

我知道必须有一种方法可以使用 mapply 或其他应用函数之一而不是笨拙、缓慢的 for 循环来完成此任务，但我的问题是如何引用顺序行。

任何帮助深表感谢！

4

3 回答 3

4 
sub.list <- lapply(sub.list, transform,
                   correctRT = ifelse(acc & c(0, head(acc, -1)), RT, NA))

但鉴于您的最终目标，我宁愿创建一个标志（TRUE/FALSE）变量：

sub.list <- lapply(sub.list, transform,
                   is.valid = acc & c(0, head(acc, -1)))

然后计算平均值，例如：

sapply(sub.list, with, mean(RT[is.valid]))
于 2013-06-02T19:34:02.467 回答
2 
lapply(sub.list,
       function(x) {
         a <- x$acc
         # Choose elements which are true, and previous is also true:
         b <- a & c(0, a[-length(a)])
         x$correctRT <- ifelse(b, x$RT, NA)
         x
       })
于 2013-06-02T19:27:00.813 回答
2

您可以使用包中的mutate功能plyr来实现此任务

让我们首先重新创建数据并设置种子以使此示例可重现。

set.seed(123)
sub1 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub2 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub3 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))

sub_list <- list(sub1, sub2, sub3)

现在我们可以将该mutate函数应用于列表中的每个数据框

require(plyr)
lapply(sub_list, mutate, acclag = c(NA, head(acc, -1)), 
                    correctRT = ifelse((acc == 0 | acclag == 0), NA, RT))

## [[1]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    1 307     NA        NA
## 2    1 281      1       281
## 3    1 282      1       282
## 4    1 273      1       273
## 5    1 253      1       253
## 6    1 324      1       324
## 7    1 285      1       285
## 8    0 211      1        NA
## 9    0 291      0        NA
## 10   1 256      0        NA

## [[2]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    0 283     NA        NA
## 2    1 261      0        NA
## 3    0 297      1        NA
## 4    0 296      0        NA
## 5    0 295      0        NA
## 6    0 291      0        NA
## 7    1 287      0        NA
## 8    1 268      1       268
## 9    0 261      1        NA
## 10   1 259      0        NA

## [[3]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    0 278     NA        NA
## 2    1 269      0        NA
## 3    0 269      1        NA
## 4    1 311      0        NA
## 5    1 263      1       263
## 6    0 315      1        NA
## 7    1 224      0        NA
## 8    1 288      1       288
## 9    1 274      1       274
## 10   1 276      1       276
于 2013-06-02T19:15:22.813 回答