データフレーム変数

データフレーム変数は、スプレッドシートのような構造で表形式データを保持します：行はエントリで、列は変数で、それぞれは文字列、数値、ブール値、またはファイル値を保持できます。データフレームは参加者の応答を通じて入力されることはありません。.csvファイルをアップロードしてデータをロードし、実験はイベントシステムを使用してランタイム中にそれらから読み取ります。

データフレームはLabvancedで構造化された入力を管理するための標準ツールです：刺激のリスト、カウンターバランシングスケジュール、ファイルから画像へのマッピング、または一度に1つのトライアルで準備されたデータの行を実験に提供する必要がある他のシナリオ。

データフレームを使用するタイミング

実験が参加者からの値を収集するのではなく、事前に準備された構造化データを読み込む必要がある場合、データフレームを使用します。

• トライアルごとに表示されるべき刺激単語、文、画像、またはオーディオファイルのリストがあります
• 参加者間で条件をカウンターバランスさせる必要があります
• 実験の開始時にトライアルの順序をシャッフルし、その後エントリを順次読み取ることを望む
• 準備されたファイルからOpenAIプロンプト、カスタムメッセージ、または他の文字列データを読み込む場合

データフレームの設定

データフレームを作成するには、3つのステップがあります：CSVを準備し、変数を作成し、ファイルをインポートします。

CSVのフォーマット

CSV内の各列はデータフレーム内の1つの変数（列）になります。各行は1つのエントリです。最初の行が列名を含む場合は、インポート時にUse first row as headerを有効にします。

ファイルベースの刺激（画像、オーディオ）については、関連する列にファイル名を入れてください。その後、インポート時にMap strings to filesを使用して、それらの名前を研究にアップロードされたファイルにリンクできます。

データフレーム変数の作成

1. 研究を開き、左パネルのVariablesタブに移動するか、タスクエディタのVariablesパネルタブを開きます。
2. + New Variableをクリックし、Data TypeをData Frameに設定します。
3. Saveをクリックします。データフレームダイアログが開きます。

CSVのアップロード

データフレームダイアログで、Upload 2D CSV Dataをクリックします。ファイルピッカーが開きます。ファイルを選択した後、インポートオプションのダイアログが表示されます。

Okをクリックしてインポートします。データフレームはCSV内容で満たされます。

データフレームの編集

データフレームが作成されたら、新しい列を追加したり、個々のセルの値を直接編集したり、すべての内容を新しいCSVのアップロードで置き換えることができます。

列の追加

初期インポート後に新しい列を追加するには、データフレームダイアログの上部でAdd variable / Columnをクリックします。これにより名前を付けて構成できる空の列が追加されます。新しい列がファイル名を含む場合は、ダイアログ内でMap all strings to filesをクリックして、研究にアップロードされたファイルにリンクします。

セル値の編集

個々のセル値を直接編集するには、データフレームダイアログ内でEdit Valuesのチェックボックスを有効にします。セルがその場で編集可能になります。再び読み取り専用ビューに戻るにはチェックボックスを無効にします。

イベントシステムでのデータフレームの使用

データフレームはイベントシステムを通じて読み書きされます。Data Frame Operationsカテゴリ内の2つのアクションがこれを処理します。

データフレームの読み取り / 書き込みアクション

このアクションを使用して、データフレームから行または列を配列変数に読み込むか、値をそこに書き戻します。

重要なパラメータ：

最も一般的なパターンは：各トライアルで増加する数値カウンタ変数を維持し、それをインデックス変数として使用し、対応する行を配列に読み込むことです。その後、配列の各要素はその行の1つの列にマッピングされます。

データフレームエントリをシャッフルするアクション

このアクションを使用して、データフレーム内の行または列の順序をランダム化します。実験が始まる前に（セッションスタートイベントによってトリガーされる）1回実行します。

パラメータ：

一般的なワークフロー：トライアルごとの刺激リスト

トライアルごとに1行の刺激を読み取るための典型的なセットアップ：

1. トライアルごとに1行、各刺激属性（例：word, condition, correct_response）の列を持つCSVをアップロードします。
2. スタート値0を持ち、Reset at Trial Startを無効にした数値変数trial_indexを作成します。
3. 実験開始時に、データフレームに対してShuffle Data Frame Entriesアクションを追加します（行によって）。
4. 各トライアル開始時に、Read from / Write to Data Frameアクションを追加します：行によって読み取り、インデックス変数 = trial_index、出力変数 = 配列変数（例：current_trial_data）。
5. 読み取り後、trial_indexを1で増加させ、Set / Record Variable算術アクションを使用します。
6. 配列変数の要素を使用してそのトライアルのオブジェクトプロパティを設定したり、イベントロジックを駆動したりします。

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