3つの変数(ACCとタイプおよびID)を含むデータフレームがあります。ACCは決定の精度を指し、タイプは参加者の決定タイプごとに15回繰り返される30の異なる決定タイプを指し、IDは参加者に。次のようになります。
ID ACC Type
1 1 1
1 0 3
1 1 10
etc...
2 1 5
2 0 13
2 0 11
etc...
私の目的は、参加者間の各意思決定タイプの精度を分析し、データをデータフレームにマージすることです。そのような:
ID ACC_Type1 ACC_Type2 […] ACC_Type30
1 70 65 87
2 65 50 90
etc...
これまでのところ、決定タイプを個別にサブセット化することで計算できましたが、決定タイプの値を個別に入力しないようにするためのよりスマートな方法を探しています。
library(data.table)
library(plyr)
dt <- data.table(d,key="Type")
dt_Type1<-data.frame (aggregate(ACC~ID,data=subset(dt,Type==1),mean))
dt_Type2<-data.frame (aggregate(ACC~ID,data=subset(dt,Type==2),mean))
[]
dt_Type30<-data.frame (aggregate(ACC~ID,data=subset(dt,Type==30),mean))
total <- merge(dt_Type1,dt_Type2 […] Type30,by="ID")
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