Question

我是新手R用户，他正在学习使用这种编码语言来处理研究中的数据问题。我试图通过查看子类中的专利来了解行业内的知识是如何发展的。到目前为止，我设法得到以下内容：

# kn.matrices<-with(patents, table(Class,year,firm))
# kn.ind <- with(patents, table(Class, year))

专利是我的数据文件，Subclass，app.yr和short.name为14列中的三列

# for (k in 1:37)  
# kn.firms = assign(paste("firm", k ,sep=''),kn.matrices[,,k])

有37家不同的公司（在真实数据集中，这里只有5家）

这给出了37个公司特定的和1个行业特定的2635乘29个矩阵（在真实数据集中）。所有公司特定的矩阵都称为firmk，k从1到37。

我想在每个公司特定的矩阵中执行许多操作（例如，比较app.yr't'中的数字与所有行中前3年的平均值），所以我正在寻找一种方法允许我循环每个名为firm1，firm2，firm3 ...，firm37的矩阵的操作，并生成具有一致命名的新矩阵，例如公司1。3年比较

希望我以适当的方式解决这个问题。任何帮助将不胜感激。

以下评论我试图添加一个可重复性最小的示例

年＆LT; -C（1990,1991,1989,1992,1993,1991,1990,1990,1989,1993,1991,1992,1991,1991,1991,1990,1989,1991,1992,1992,1991， 1993）


公司＆LT ;-( C（ “一”， “一个”， “一”， “B”， “B”， “C”， “d”， “d”， “E”， “一”，” b”， “C”， “C”， “E”， “A”， “b”， “b”， “E”， “E”， “E”， “d”， “E”））

类＆LT; -C（1900,2000,3000,7710,18000,19000,36000,115000,212000,215000,253600,383000,471000,594000）

这三个向量因此代表电子表格中的列，形成之前提到的“专利”矩阵。

Answer 1

看起来你已经有了一个包含所有数据的三维数组。您基本上可以将这38个矩阵全部堆叠在另一个上面。您不希望将其拆分为38个矩阵并使用循环。相反，您可以使用R的应用函数和提取函数。只需查看apply（）系列的帮助主题，它就会告诉您如何做您想做的事情。以下是一些基本示例

的示例：

# returns the sums of all columns for all matrices
apply(kn.matrices, 3, colSums)

# extract the 5th row of all matrices
kn.matrices[5, , ]

# extract the 5th column of all matrices
kn.matrices[, 5, ]

# extract the 5th matrix
kn.matrices[, , 5]

# mean of 5th column for all matrices
colMeans(kn.matrices[, 5, ])

R中的多矩阵运算，基于矩阵名称的循环

1 个答案: