Question

我在R中有60个矩阵，名为mat1，mat2 .... mat60，我想用rbind将它们组合成一个大矩阵。我知道我可以写点像

matList <- list(mat1, mat2, ... mat60)
rbind(matList)

但这似乎是一个非常愚蠢的解决方案。知道如何简化流程吗？

Answer 1

我猜他们都有相同数量的列（和colnames相同）。如果是这样，试试这个：

do.call("rbind", matlist)

否则：

matlist <- lapply(matlist, as.data.frame)

library(plyr)
rbind.fill(matlist)

编辑：

添加一些时间：

lst <- list()

for(i in 1:1000)
  lst[[i]] <- matrix(rnorm(10000, 100))

f1 <- function()
  do.call("rbind", lst)

f2 <- function(){
  lst <- lapply(lst, as.data.table)
  rbindlist(lst)
}

library(data.table)
library(microbenchmark)

> microbenchmark(f1(), f2())
Unit: milliseconds
 expr       min        lq    median        uq      max neval
 f1()  53.78661  55.22728  63.43546  66.08829 103.1996   100
 f2() 210.46232 215.32043 217.93846 221.35012 333.2758   100

如果OP已经在矩阵中得到了他的数据，我认为包括lst <- lapply(lst, as.data.table)是正确的比较方式。否则它将是：

> lst.dt <- lapply(lst, as.data.table)
> f2 <- function(){
+   rbindlist(lst.dt)
+ }
> microbenchmark(f1(), f2())
Unit: milliseconds
 expr      min       lq   median       uq      max neval
 f1() 49.00308 50.28515 54.98947 60.71945 87.66487   100
 f2() 24.23454 28.57692 31.79278 32.75494 63.78825   100

Answer 2

我认为这个问题真的与OP有关，必须手动输入矩阵的名称。您可以使用mget在列表中返回矩阵，然后像@Michele一样使用do.call和rbind（假设矩阵位于.GlobalEnv）：

matList <- mget(paste0("mat",1:60),env=globalenv())
bigm <- do.call("rbind" , matList)

Answer 3

这应该更快：

 library(data.table)
 rbindlist(matList)

修改上面的解决方案适用于data.frame或list列表，如果你有一个矩阵列表，你应该在之前转换它们：

rbindlist(lapply(ll,as.data.frame))

如何快速组合R中的60个矩阵

3 个答案: