使用if else语句创建灵活的公式，该公式可以根据所呈现的刺激进行调整

Question

我希望一切都好。我最近开发了一个代码(在奇妙的堆栈溢出社区的帮助下)来计算第一次锁定的时间，第一次固定的持续时间，以及对感兴趣区域的总访问持续时间。我现在想要更新它，这样它就可以根据所呈现的刺激进行调整。具体地说，x和y坐标在每个刺激之间都有微小的变化。我有一个刺激坐标的示例电子表格。如果我能把它们读进去就太好了。将其与Final_Label数据中的刺激相匹配，并能够计算和总结所有试验中的这些指标。因此，我需要代码中的一些东西来说明-如果是这个刺激(例如，A1使用这些坐标等)。

感谢您的帮助，请让我知道，如果我现在可以提供任何进一步的信息。

保重，好好待着，

卡罗琳

Face_AOI <- Final_Labels %>%
    mutate(AOI_face = (mean_x >= .100 & mean_x <= .500 & mean_y >= .100 & mean_y <= .800), #These numbers are FAKE ###) %>%
    filter(AOI_face) %>%
    group_by(SubjectID, Trial) %>%
    summarize(Face_totalfixationduration = sum(Duration), Face_firstfixationduration = first(Duration), Face_timetofirstfixation = first(Start))
  
  
  Mouth_AOI <- Final_Labels %>%
    mutate(AOI_mouth = (mean_x >= .200 & mean_x <= .300 & mean_y >= .500 & mean_y <= .600)) %>%
    filter(AOI_mouth) %>%
    group_by(SubjectID, Trial) %>%
    summarize(Mouth_totalfixationduration = sum(Duration), Mouth_firstfixationduration = first(Duration), Mouth_timetofirstfixation = first(Start))
  
  Mouth_AOI$SubjectID <- NULL
  
  Eyes_AOI <- Final_Labels %>%
    mutate(
           AOI_eyes = (mean_x >= .200 & mean_x <= .300 & mean_y >= .500 & mean_y <= .600)) %>%
    filter(AOI_eyes) %>%
    group_by(SubjectID, Trial) %>%
    summarize(Eyes_totalfixationduration = sum(Duration), Eyes_firstfixationduration = first(Duration), Eyes_timetofirstfixation = first(Start))

将具有不同坐标的刺激列表集成到上述代码中的示例。

Df2 <- data.frame(Stimuli = c("A1", "A1", "A1", "A2", "A2", "A2"),
AOI = C("Face", "Eyes", "Mouth", "Face", "Eyes", "Mouth"),
X1 = c(0, 300, 301, 0, 305, 306),
X2 = c(1022, 600, 600, 0, 604, 604),
Y1 = c(0, 30, 31, 0, 30, 38),
Y2 = c(0, 300, 301, 6, 305, 306))

以下是Final_Labels数据帧的示例

Final_Labels <- data.frame(Stimuli = c("A1.jpg", "A2.jpg", "A3.jpg", "A4.jpg", "A5.jpg", "H1.jpg"), ##note we will need .jpg to be removed to match the files
Duration = c(300, NA, 300, 60, NA, NA),
Start = c(100, NA, 1, 100, NA, NA),
End = c(160, NA, 301, 160, NA, NA),
mean_x = c(.3, NA, .50, .40, NA, NA),
mean_y = c(.5, NA, .4, .5, NA, NA))

Answer 1

下面是删除".jpg“并根据刺激值进行连接的代码。

library(dplyr)
library(stringr)
Final_Labels %>%
  mutate(Stimuli = str_remove(Stimuli, fixed(".jpg"))) %>%
  full_join(Df2)
#    Stimuli Duration Start End mean_x mean_y   AOI  X1   X2 Y1  Y2
# 1       A1      300   100 160    0.3    0.5  Face   0 1022  0   0
# 2       A1      300   100 160    0.3    0.5  Eyes 300  600 30 300
# 3       A1      300   100 160    0.3    0.5 Mouth 301  600 31 301
# 4       A2       NA    NA  NA     NA     NA  Face   0    0  0   6
# 5       A2       NA    NA  NA     NA     NA  Eyes 305  604 30 305
# 6       A2       NA    NA  NA     NA     NA Mouth 306  604 38 306
# 7       A3      300     1 301    0.5    0.4  <NA>  NA   NA NA  NA
# 8       A4       60   100 160    0.4    0.5  <NA>  NA   NA NA  NA
# 9       A5       NA    NA  NA     NA     NA  <NA>  NA   NA NA  NA
# 10      H1       NA    NA  NA     NA     NA  <NA>  NA   NA NA  NA

我使用了full_join，它将保留两个数据帧中的所有行。如果需要不同的行为，可以改用inner、left或right joins。(Inner将只保留匹配的行，left和right将分别保留第一个或第二个数据帧中的所有行，以及其他数据帧中匹配的所有行。