如何根据数据的方式提取列名列表？

Question

我对 R 很陌生，希望我能让自己足够清楚。

我有一个包含几列因素的表格。我想为这些列中的每一列打分。然后我想计算每个分数的平均值，并显示按平均分数排名的列列表，这可能吗？

表格将是：
head(musico[,69:73])

AVIS1 AVIS2 AVIS3 AVIS4 AVIS5
1 2 1 2 3 2
2 2 5 2 3 2
3 3 2 5 5 1
4 1 2 5 5 5
5 1 5 1 3 1
6 4 1 4 5 4

我想为每个打分：

musico$score1<-0  
musico$score1[musico$AVIS1==1]<-1  
musico$score1[musico$AVIS1==2]<-0.5

然后做每列分数的平均值： score1 的平均值， score2 的平均值，...： mean(musico$score1), mean(musico$score2), ...

我的目标是创建一个按平均分数排名的标题列表（avis1、avis2、...）。

任何建议表示赞赏！

Answer 1

这是使用 base 的一种方法，尽管您还不清楚您想要什么。 score1 和 AVIS1 有什么关系？我认为您可能遗漏了来自musico 的一些数据。

根据提供的示例，这是一个基本的 R 解决方案。 vapply 循环遍历 data.frame 并为每一列生成平均值。然后 stack 和 order 只是为了使输出看起来不错的数据帧。

music <- read.table(text = "
AVIS1 AVIS2 AVIS3 AVIS4 AVIS5
1 2 1 2 3 2
2 2 5 2 3 2
3 3 2 5 5 1
4 1 2 5 5 5
5 1 5 1 3 1
6 4 1 4 5 4", header = TRUE)

means <- vapply(music, mean, 1)
stack(means[order(means, decreasing = TRUE)])

    values   ind
4 4.000000 AVIS4
3 3.166667 AVIS3
2 2.666667 AVIS2
5 2.500000 AVIS5
1 2.166667 AVIS1

Answer 2

这就是我首先引入一个scores 向量用作查找的方法。我假设分数下降了 0.5，并且所需分数的数量取决于您的列中找到的最大级别数（即在AVIS1 中看到的 6 个级别）。

然后使用tidyr，您可以组织您的数据集，以便您拥有包含相应级别的变量（即AVIS 和Value）。然后使用来自dplyr 的mutate 函数添加一个分数变量，其中score 向量中的分数位置与Value 变量中的值匹配。从这里您可以找到与AVIS 级别对应的平均分数，并相应地排列它们并将它们放入列表中。

music <- read.table(text = "
    AVIS1 AVIS2 AVIS3 AVIS4 AVIS5
    1 2 1 2 3 2
    2 2 5 2 3 2
    3 3 2 5 5 1
    4 1 2 5 5 5
    5 1 5 1 3 1
    6 4 1 4 5 4", header = TRUE)              # your data

scores <- seq(1, by = -0.5, length.out = 6)   # vector of scores

library(tidyr)
library(dplyr)

music2 <- music %>%
  gather(AVIS, Value) %>%                     # here you tidy the data
  mutate(score = scores[Value]) %>%           # match score to value
  group_by(AVIS) %>%                          # group AVIS levels
  summarise(score.mean = mean(score)) %>%     # find mean scores for AVIS levels
  arrange(desc(score.mean))                  

list <- list(AVIS = music2$AVIS)              # here is the list

> list$AVIS
[1] "AVIS1" "AVIS5" "AVIS2" "AVIS3" "AVIS4"