問題タブ [split-apply-combine]

2015 FIFA 女子ワールドカップのデータをいくつかまとめました。

ここで、次のような形式で、各groupfrom内に 6 つの可能なペアリングまたは一致を含む新しいデータフレームを生成したいと思います。df

これを行うための簡潔でクリーンな方法は何ですか? groupそれぞれのandを介して一連のループを実行できますが、分割-適用-結合パラダイムを使用teamしてこれを行うためのよりクリーンなベクトル化された方法が必要であると感じています。pandas

編集: R の回答も歓迎します。ここで R と Pandas の方法を比較すると面白いと思います。rタグを追加しました。

コメントで要求されている R 形式のデータは次のとおりです。

特定の値を追加して集計したいデータ フレームがあります。6 つのクラスターがあるとします。次に、各クラスターからのデータを、出力データ フレームに入れられる値 x を生成する関数にフィードします。

集計するには、3 年すべてにわたってクラスター 1 の x 値を合計し、seroconv.cluster1=sum(data.all[c(1:3),6])クラスターごとに繰り返します。

現在、クラスターの数を変更するたびに、x の追加を手動で変更する必要があります。n.vec <- seq(6, 12, by=2)n.vec を関数に入力して x を取得し、クラスターの数が変化するたびに R に各クラスターの x 値を加算させたいと思います。したがって、6 つのクラスターを実行し、クラスターごとにすべての x を合計します。次に 8 と x を合計します。

英語のアルファベットの文字とその頻度を含むデータ フレームがあります。ここで、母音と子音の頻度、および出現回数の合計もわかっていると便利です。この情報をすべてプロットしたいので、1 つのデータ フレームに収める必要があります。

そのため、次のような状況に陥ることがよくあります。

私はこれを正しい方法で行っていますか、それともより洗練された解決策がありますか?

私の説明はひどく混乱していたようです：

基本的に、データ フレームに新しいカテゴリ (行) を追加したいと考えています。この非常に単純な例では、単純に要約されたデータです。

(時系列プロットの場合、集計関数を使用しています。)

列から情報を差し引く必要があるデータセットに取り組んでいます。これは、1 人が最大 6 回、最小 2 回までテストされる反復測定データセットです。データは長い形式です

サンプルのデータセットは次のとおりです。

最も単純な形式では、私のデータには次の変数が含まれています。

• Participant ID- 一意の英数字コード
• Time- 1 ～ 6 の範囲
• Score- テスト 1 のスコアは 1 ～ 10 です。スコアは同じままであるか、テストを繰り返しても低下する可能性があります。

テスト セッションでの連続したスコアの差を計算し、それらを合計して、各参加者が持っているスコアの数で割りたいと思います。より単純な形式では、次のようになります。

分母は、参加者ごとに異なる数の繰り返し測定を考慮する必要があります。

以前、私のコードはこれでした：

このコードの問題は、スコアを相互に累積的に減算することです。スコア1と2、2と3、3と4などの違いを追加したい.

これをどのように行うのが最善ですか？

次のように、結果が月ごとの特定のユーザーの小計として表示されるように、このデータセットを期間ごとに、2 番目を支払人 ID ごとにグループ化して要約したいと思います。

data.frame:

結果は次のようになります。

これを行う最良の方法はどれですか？ありがとう！