Как искать переменную по идентификатору, когда есть два столбца идентификаторов и строка за строкой?

Question

У меня есть набор данных, который сопоставляет людей вместе, а затем вычисляет оценку (D1N и D2N) для двух человек на основе абсолютной разницы между оценками двух людей (PS1 и PS2, рассчитанными в SD) и их текущими оценками D (D1 и D2).У меня есть набор данных, настроенный таким образом, что в первый раз, когда человек появляется в матче между людьми (как P1 ИЛИ P2), его D по умолчанию равен 1 (у меня есть переменная времени в наборе данных, чтобы сделать это).Ниже приведен пример меньшего и более простого набора данных, с которым можно поиграться.

  dataset <- structure(list(Time = 1:5, P1 = c(1L, 3L, 3L, 2L, 5L), P2 = c(2L, 
             2L, 5L, 1L, 4L), PS1 = c(1, -0.3, -0.3, 2.5, 0.5), PS2 = c(2.5, 
                2.5, 0.5, 1, -1), SD = c(1.5, 2.8, 0.8, 1.5, 1.5), D1 = c(1L, 
                 1L, NA, NA, NA), D2 = c(1L, NA, 1L, NA, 1L), D1N = c(1.224744871, 
                    NA, NA, NA, NA), D2N = c(1.224744871, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("Time", 
           "P1", "P2", "PS1", "PS2", "SD", "D1", "D2", "D1N", "D2N"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                               -5L))

То, что я пытаюсь сделать, это вычислять DN1 и DN2 построчно, так что если D1 и D2 не равны 1, тогда код ищет идентификатор человека (P1 и P2), чтобы получить его предыдущийД оценка.Так, например, во второй строке набора данных я хочу, чтобы D2 был 1,224745, так как это их последняя оценка D.Тогда DN2 для этой строки будет рассчитываться как 2,049, а затем это будет число, помещенное в D1 для времени 4. Точные вычисления здесь не очень важны. Я просто пытаюсь привести более простой пример, поскольку основной вопрос - как получитьчисла для заполнения в последующих строках на основе идентификатора, когда идентификатор находится в двух столбцах.

Я знаю, что есть небольшой построчный код, который будет выглядеть примерно так:

  for (row in 1:nrow(dataset)){ 
#code here that will pull previous D value based on ID across columns if D is not 1
dataset$D1N <- dataset$D1*sqrt(dataset$SD)  
dataset$D2N <- dataset$D2*sqrt(dataset$SD)  
    }

но я не знаю, как получить идентификатор для двух столбцов.

Для ясности P1 и P2 - это всего лишь два столбца, которые соответствуют людям вместе, но идентификаторы в обоих столбцах по-прежнему являются уникальными идентификаторами (если кто-то в столбце P1 равен 5, это тот же человек, что и человек, которому 5 лет).в столбце P2).

Какой способ это сделать?Спасибо за помощь!

Answer 1

Вот потенциальное решение, которое работает путем создания отдельной справочной таблицы для идентификатора игрока, отсортированного по убыванию времени

library(reshape2)

#create melted table to lookup player ID
players<-melt(dataset[,1:3], id.vars="Time", value.name = "player_id")
players<-players[order(players$Time, decreasing = TRUE),]
players$variable<-gsub("P", "",players$variable)
players$lookup_col<-paste0("D", players$variable, "N")

players

#   Time variable player_id lookup_col
#5     5        1         5        D1N
#10    5        2         4        D2N
#4     4        1         2        D1N
#9     4        2         1        D2N
#3     3        1         3        D1N
#8     3        2         5        D2N
#2     2        1         3        D1N
#7     2        2         2        D2N
#1     1        1         1        D1N
#6     1        2         2        D2N

Затем вы можете циклически проходить по вашему набору данных, заполняя NA и вычисляя D1N иD2N

for (row in 2:nrow(dataset)){ 
  p1<-dataset[row,"P1"]
  p2<-dataset[row,"P2"]
  D1<-dataset[row,"D1"]
  D2<-dataset[row,"D2"]

  #if D1 or D2 is blank, lookup the last game by that ID in the "players" dataframe
  #and retrieve that row from the dataset

    if(is.na(D1)) {
    pl_row<-players[which(players$Time<row & players$player_id==p1)[1],]
    D1<-dataset[pl_row$Time, pl_row$lookup_col] 
    dataset[row, "D1"]<-D1
    }

    if(is.na(D2)) {
    pl_row<-players[which(players$Time<row & players$player_id==p2)[1],]
    D2<-dataset[pl_row$Time, pl_row$lookup_col]
    dataset[row, "D2"]<-D2
    }

  dataset[row, "D1N"] <- D1*sqrt(dataset[row, "SD"])  
  dataset[row, "D2N"] <- D2*sqrt(dataset[row, "SD"])  
}

dataset

#  Time P1 P2  PS1  PS2  SD        D1       D2      D1N       D2N
# 1    1  1  2  1.0  2.5 1.5 1.0000000 1.000000 1.224745 1.2247449
# 2    2  3  2 -0.3  2.5 2.8 1.0000000 1.224745 1.673320 2.0493902
# 3    3  3  5 -0.3  0.5 0.8 1.6733201 1.000000 1.496663 0.8944272
# 4    4  2  1  2.5  1.0 1.5 2.0493902 1.224745 2.509980 1.5000000
# 5    5  5  4  0.5 -1.0 1.5 0.8944272 1.000000 1.095445 1.2247449