R:写入循环以计算差异并存储在新变量中

Question

我已经查看过有关此主题的不同问题,但到目前为止,没有人帮助我获得我想要的东西.

我有一个数据框,有两个变量(standards_'testname')和'predict_standardized_'testname').现在,我想计算两者之间的差异并将其存储在一个名为'testname'_finalscore的新变量中.

由于我有大约19个不同的测试,我想用R中的for循环来做这个 - 但我是新编写这种循环,我被卡住了.

我有一个测试列表,包含单独测试的所有名称:

testlist <- c("vlgt_ltfr", "vlgt_recog", 
          "vlgt_imrec", "wms_imrec", 
          "wms_delrec", "fluency_dier", 
          "fluency_beroep", "tapdom",
          "tapndom", "traila", "trailb",
          "erik_congruent", "erik_percincong",
          "erik_incongruent", "stroop_baseline",
          "stroop_interference", "subrs", "tmt_interference")

为此,我编写了一个循环来计算标准化和预测标准化分数.

例:

for( test in testlist){
      patdat[,paste0('standardized_',test)] <- (patdat[,test] - tempmean) / tempsd
      patdat[,paste0('predicted_standardized_',test)] <- coef(mymod)[1] + coef(mymod)[2]*patdat[,'p_age'] + coef(mymod)[3]*patdat[,'nlviq']

}

在此之后,我创建了不同的循环(不起作用),我尝试计算差异并将其存储在一个新变量中:

for( test in testlist){
  normdata[,paste0(test,'_finalscore')] <- (normdata[,paste0('standardized_', test)] - normdata[,paste0('predicted_standardized_', test)])
 }

for(test in testlist){
  normdata[,paste0(test, '_finalscore')] <- normdata[get('standardized_',test)] - normdata[get('predicted_standardized_'), test]
}

for(test in testlist){
  normdata[,paste0(test, '_finalscore')] <- (normdata['standardized_',test] - normdata['predicted_standardized_', test])
}

我确实得到一个'testname'_finalscore变量,但它是空的.我认为我索引错误,并且可能有一个函数可以用来解决这个问题 - 但我还没有找到它.

数据示例

> normdata$standardized_subrs
 [1] -0.45551  0.61058  0.18414  0.18414 -0.13568 -1.30838  0.39736
 [8]  0.71719 -0.13568 -0.13568  0.29075  0.18414  1.99649 -1.62821

> normdata$predicted_standardized_subrs
 [1] -0.458274  0.174143 -0.492066 -0.414063  0.081612  0.488208
 [7]  0.399994  0.416249 -0.113008 -0.398671  0.943571  0.316543

我想得到的是一个变量"subrs_finalscore",看起来像这样,但是对于testlist中的所有测试:

> normdata$standardized_subrs - normdata$predicted_standardized_subrs
 [1]  0.002764  0.436435  0.676208  0.598205 -0.217296 -1.796589
 [7] -0.002633  0.300938 -0.022676  0.262987 -0.652819 -0.132400

提前致谢.

Answer 1

我们在每个测试的数据框中都有列standardized和predicted_standardized列.这是一个难以解决问题的答案.

我们想要计算两个数字之间的差异并存储它.如果数据看起来像这样:

TestName Standardized Predicted
subrs        -0.45551 -0.458274
subrs         0.61058  0.174143
subrs         0.18414 -0.492066
...

我们不是以多列(每个测试两列)的宽格式存储数据,而是将其存储为只有三列的长格式:测试名称,标准化值和预测值.这称为tidying数据,或以tidy格式表示.

如果我们tidy在一个被调用的帧中有格式数据tidy_data,那么计算差异就像......

library(tidyverse)
tidy_data %>% mutate(FinalScore = Predicted - Standardized)

mutate 使用计算值向帧添加新列.

那么我们如何以tidy形式获得它呢？这是一个小工作,但如果我们采取原始的宽数据框架并改变它...

tidy_data = data %>%
  mutate(row_num = row_number()) %>%
  gather(key, value, -row_num) %>%
  mutate(IsPredicted = ifelse(grepl("predicted", key), "Predicted", "Standardized"),
         TestName = gsub("predicted_standardized_|standardized_", "", key)) %>%
  select(TestName, IsPredicted, value, row_num) %>%
  spread(IsPredicted, value) %>%
  select(-row_num)

我们得到了整洁的形式.