Повторная организация данных для расчета эффектов последовательности

Question

Я пытаюсь использовать определенный порядок переменной в наборе данных - валентность и - по существу копировать и вставлять строки в новый набор данных. Итак, для каждого subID для каждой валентности = 0, если следующая валентность = -1, скопируйте эту строку в новый набор данных, называемый «sequence». Проблема заключается в том, что пробный заказ был рандомизирован, поэтому последовательность для каждого субидианта различна (в противном случае я, по крайней мере, мог бы написать большой блочный скрипт на основе пробного номера). Одна из важных вещей, о которых мне не удалось изначально упомянуть: для каждого субидиза будет различное количество значений, поэтому число строк даже не будет в пределах subID.

Подобно тому, как пример того, что данные выглядит следующим образом:

SubID location valence reaction_time 
1  1  0  500 
1  1  -1  600 
1  0  1  400 
1  0  0  500 
2  1  1  700 
2  1  0  400 
2  0  -1  700 
2  0  0  400 

Я довольно много новичок в такого рода вещи (я предполагаю, что это должна быть петля?) И Дон» t имеют твердую отправную точку, поэтому любая помощь была бы чрезвычайно оценена.

Спасибо!

Answer 1

Пусть ваши данные d:

out <- by(d, d$SubID, function(x) { 
    v <- x$valence 
    x[which(v[1:(length(v)-1)]==0 & v[2:(length(v))]==-1),] 
}) 
sequence <- do.call(rbind, out) 

Результат:

> sequence 
    SubID location valence reaction_time 
1  1  1  0   500 
2  2  1  0   400 

Answer 2

Я предполагаю, что вы хотите подмножить свои data.frame для строк 1 и 6. Вот решение data.table.

# load library and change to data.table 
library(data.table) 
setDT(df) 

# subset 
df[valence==0 & shift(valence == -1, type="lead"), .SD, by=SubID] 
    SubID location valence reaction_time 
1:  1  1  0   500 
2:  2  1  0   400 

данные

df <- read.table(header=T, text="SubID location valence reaction_time 
1  1  0  500 
1  1  -1  600 
1  0  1  400 
1  0  0  500 
2  1  1  700 
2  1  0  400 
2  0  -1  700 
2  0  0  400")