R 基于重复观测向量的子集数据

我有以下数据，每个受试者有两个观察结果：

SUBJECT <- c(8,8,10,10,11,11,15,15)
POSITION <- c("H","L","H","L","H","L","H","L")
TIME <- c(90,90,30,30,30,30,90,90)
RESPONSE <- c(5.6,5.2,0,0,4.8,4.9,1.2,.9)

DATA <- data.frame(SUBJECT,POSITION,TIME,RESPONSE)

---

SUBJECT
merge
是你的朋友：

merge(list(SUBJECT=V), DATA)
#  SUBJECT POSITION TIME RESPONSE
#1       8        H   90      5.6
#2       8        L   90      5.2
#3      10        H   30      0.0
#4      10        L   30      0.0
#5      10        H   30      0.0
#6      10        L   30      0.0

< P> > @法兰克暗示，这种逻辑可以转换为<代码>数据>表>代码>或>代码> DPLYR 或<代码> SQL < /代码>，以处理左边的连接。< /P>如果你在保持相同和V变化的数据引导下，你可能需要考虑DATA表，它快速加入子集，如代码> SEDT（数据）；setindex（数据、主题）；DATA[（v），on=“SUBJECT”]

@Frank我无法运行您的代码

setindex（）

导致以下错误：错误：找不到函数“setindex”。我假设这是

数据表
库的一部分，还是我弄错了？是的，你是对的。如果data.table的版本在一年左右的时间内没有更新，您可能需要使用
set2key
。（更改的函数名为all。）
SUBJECT <- c(8,8,10,10,10,10)
POSITION <- c("H","L","H","L","H","L")
TIME <- c(90,90,30,30,30,30)
RESPONSE <- c(5.6,5.2,0,0,0,0)

OUT <- data.frame(SUBJECT,POSITION,TIME,RESPONSE)

merge(list(SUBJECT=V), DATA)
#  SUBJECT POSITION TIME RESPONSE
#1       8        H   90      5.6
#2       8        L   90      5.2
#3      10        H   30      0.0
#4      10        L   30      0.0
#5      10        H   30      0.0
#6      10        L   30      0.0