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我的数据集大约有 54,000 行。我想将一个值（First_Pass）设置为 T 或 F，这取决于另一列中的值以及之前是否见过该列的值。我有一个 for 循环，它完全符合我的需要。但是，该循环仅适用于数据的子集。我需要根据因子水平为不同的子集单独运行相同的 for 循环。

这似乎是 plyr 函数的完美案例，因为我想将数据拆分为子集，应用一个函数（我的 for 循环），然后重新加入数据。但是，我无法让它工作。首先，我给出一个名为 char.data 的 df 样本。

     session_id list Sent_Order Sentence_ID Cond1 Cond2 Q_ID   Was_y CI CI_Delta character tsle tsoc Direct
5139          2    b          9          25    rc    su   25 correct  1        0         T  995   56      R
5140          2    b          9          25    rc    su   25 correct  2        1         h   56   56      R
5141          2    b          9          25    rc    su   25 correct  3        1         e   56   56      R
5142          2    b          9          25    rc    su   25 correct  4        1             56   37      R

里面有些杂乱。关键列是 session_id、Sentence_ID、CI 和 CI_Delta。

然后我将一个名为 First_Pass 的列初始化为“F”

char.data$First_Pass <- "F"

我现在想计算每个 session_id 和 Sentence_ID 组合的 First_Pass 何时实际为“T”。我创建了一个玩具套装，它只是制定整体逻辑的一个子集。这是 for 循环的代码，它为我提供了我想要的玩具数据。

char.data.toy$First_Pass <- "F"
l <-c(200)
for (i in 1:nrow(char.data.toy)) {
  if(char.data.toy[i,]$CI_Delta >= 0 & char.data.toy[i,]$CI %nin% l){
    char.data.toy[i,]$First_Pass <- "T"
    l <- c(l,char.data.toy[i,]$CI)}
}

我现在想使用这个循环并为每个 session_id 和 Sentence_ID 子集运行它。我创建了一个名为 set_fp 的函数，然后在 ddply 中调用它。这是该代码：

#define function
set_fp <- function (df){

  l <- 200
  for (i in 1:nrow(df)) {
    if(df[i,]$CI_Delta >= 0 & df[i,]$CI %nin% l){
      df[i,]$First_Pass <- "T"
      l <- c(l,df[i,]$CI)}
    else df[i,]$First_Pass <- "F"
    return(df)
  }

}

char.data.fp <- ddply(char.data,c("session_id","Sentence_ID"),function(df)set_fp(df))

不幸的是，这并不完全正确。很长一段时间以来，我都得到了 First_Pass 的所有“F”值。现在我得到了 24 个 T 值，而它应该更多，所以我怀疑它只保留了最后一个子集或类似的东西。帮助？

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1 回答 1

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仅使用您提供的四行来测试这有点困难。我创建了随机数据以查看它是否有效，并且它似乎对我有用。也试试你的数据。

这使用data.table库并且不会尝试loops在ddply. 我假设手段并不重要。

library(data.table)
dt <- data.table(df)  
l <- c(200)

# subsetting to keep only the important fields
dt <- dt[,list(session_id, Sentence_ID, CI, CI_Delta)]

# Initialising First_Pass    
dt[,First_Pass := 'F']

# The next two lines are basically rewording your logic -

# Within each group of session_id, Sentence_ID, identify the duplicate CI entries. These would have been inserted in l. The first time occurence of these CI entries is marked false as they wouldn't have been in l when that row was being checked 
dt[CI_Delta >= 0,duplicatedCI := duplicated(CI), by = c("session_id", "Sentence_ID")]

# So if the CI value hasn't occurred before within the session_id,Sentence_ID group, and it doesn't appear in l, then mark it as "T"
dt[!(CI %in% l) & !(duplicatedCI), First_Pass := "T"]

# Just for curiosity's sake, calculating l too
l <- c(l,dt[duplicatedCI == FALSE,CI])
于 2013-11-03T05:50:51.950 回答