Versuchen mit dplyr zu group_by und anwenden scale()

Versuchen, zu verwenden dplyr zu group_by die stud_ID variable in der folgenden Daten-frame, wie in diese Frage ALSO:

> str(df)
'data.frame':   4136 obs. of  4 variables:
 $ stud_ID         : chr  "ABB112292" "ABB112292" "ABB112292" "ABB112292" ...
 $ behavioral_scale: num  3.5 4 3.5 3 3.5 2 NA NA 1 2 ...
 $ cognitive_scale : num  3.5 3 3 3 3.5 2 NA NA 1 1 ...
 $ affective_scale : num  2.5 3.5 3 3 2.5 2 NA NA 1 1.5 ...

Habe ich versucht, das folgende zu erhalten, Skalenwerte von Schüler (eher als Skalenwerte für die Beobachtungen über alle Studierenden):

scaled_data <- 
          df %>%
              group_by(stud_ID) %>%
                  mutate(behavioral_scale_ind = scale(behavioral_scale),
                         cognitive_scale_ind = scale(cognitive_scale),
                         affective_scale_ind = scale(affective_scale))

Hier ist das Ergebnis:

> str(scaled_data)
Classes ‘grouped_df’, ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 4136 obs. of  7 variables:
 $ stud_ID             : chr  "ABB112292" "ABB112292" "ABB112292" "ABB112292" ...
 $ behavioral_scale    : num  3.5 4 3.5 3 3.5 2 NA NA 1 2 ...
 $ cognitive_scale     : num  3.5 3 3 3 3.5 2 NA NA 1 1 ...
 $ affective_scale     : num  2.5 3.5 3 3 2.5 2 NA NA 1 1.5 ...
 $ behavioral_scale_ind: num [1:12, 1] 0.64 1.174 0.64 0.107 0.64 ...
  ..- attr(*, "scaled:center")= num 2.9
  ..- attr(*, "scaled:scale")= num 0.937
 $ cognitive_scale_ind : num [1:12, 1] 1.17 0.64 0.64 0.64 1.17 ...
  ..- attr(*, "scaled:center")= num 2.4
  ..- attr(*, "scaled:scale")= num 0.937
 $ affective_scale_ind : num [1:12, 1] 0 1.28 0.64 0.64 0 ...
  ..- attr(*, "scaled:center")= num 2.5
  ..- attr(*, "scaled:scale")= num 0.782

Den drei skalierten Variablen (behavioral_scale, cognitive_scale, und affective_scale) haben nur 12 Beobachtungen - die gleiche Anzahl von Beobachtungen für die ersten Schüler, ABB112292.

Was ist denn hier Los? Wie kann ich erhalten, skaliert erreicht souverän durch die einzelnen?

Haben Sie sah in summarise() im dplyr ?
Ich denke, Sie sollten mutieren, bevor Sie die Gruppe, oder du gehst zur Mitte jeden Schüler die Punktzahl auf ihn/Sie selbst
auf ihn/Sie selbst, damit jeder Schüler die Beobachtungen wird M = 0 und SD = 1
OK ich bekomme es jetzt

InformationsquelleAutor Joshua Rosenberg | 2016-03-03

dplyr r

Scheint das problem zu sein, in der Basis scale() - Funktion, die erwartet, dass eine matrix. Versuchen schreiben Sie Ihre eigenen.

scale_this <- function(x){
  (x - mean(x, na.rm=TRUE)) / sd(x, na.rm=TRUE)
}

Dann funktioniert:

library("dplyr")

# reproducible sample data
set.seed(123)
n = 1000
df <- data.frame(stud_ID = sample(LETTERS, size=n, replace=TRUE),
                 behavioral_scale = runif(n, 0, 10),
                 cognitive_scale = runif(n, 1, 20),
                 affective_scale = runif(n, 0, 1) )
scaled_data <- 
  df %>%
  group_by(stud_ID) %>%
  mutate(behavioral_scale_ind = scale_this(behavioral_scale),
         cognitive_scale_ind = scale_this(cognitive_scale),
         affective_scale_ind = scale_this(affective_scale))

Oder, wenn Sie offen für eine data.table Lösung:

library("data.table")

setDT(df)

cols_to_scale <- c("behavioral_scale","cognitive_scale","affective_scale")

df[, lapply(.SD, scale_this), .SDcols = cols_to_scale, keyby = factor(stud_ID)]

InformationsquelleAutor C8H10N4O2

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War dies ein bekanntes problem in dplyr, ein fix wurde zusammengeführt, um die Entwicklung der version, die Sie installieren können, über
```
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("hadley/dplyr")
```
In der stable-version, sollte Folgendes auch funktionieren:
```
scale_this <- function(x) as.vector(scale(x))
```
InformationsquelleAutor krlmlr

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