我有一个非常大的数据集,所以我想避免循环。
我有三列数据:
col1 =时间显示为10000,10001,10002,10100,10101,10102, 10200,10201,10202,10300,...(共18000次)
col2 =身份证号码1 2 3 4 ...(总共500 ids)
col3 =在特定时间与特定ID相关联的读数。 0.1 0.5 0.6 0.7 ...说这叫做Data3
10000 1 0.1
10001 1 0.5
10002 1 0.6
10100 1 0.7
10200 1 0.6(注 - 缺少一些随机条目)
我想将其作为矩阵(称为DataMatrix)呈现,但是缺少数据,因此简单的重塑不会这样做。我希望将缺失的数据作为NA条目。
DataMatrix目前是一个包含500列和18000行的NA矩阵,其中行名和列名分别是时间和ID。
1 2 3 4 ....
10000 NA NA NA NA ....
10001 NA NA NA NA ....
有没有办法让R通过Data3的每一行,用Data3 [,3]完成DataMatrix,将它放在矩阵的行和列中,其名称与Data3 [,1]相关和Data3 [,2]。但没有循环。
感谢那些聪明的人。
答案 0 :(得分:1)
这是一个解决方案,其可能的id值为1:10,次数值为1:20。首先,创建数据:
mx <- matrix(c(sample(1:20, 5), sample(1:10, 5), sample(1:50, 5)), ncol=3, dimnames=list(NULL, c("time", "id", "reading")))
times <- 1:20
ids <- 1:10
mx
# time id reading
# [1,] 4 3 25
# [2,] 5 4 9
# [3,] 9 7 45
# [4,] 18 1 40
# [5,] 11 8 28
现在,使用outer
将每个可能的time / id组合传递给一个返回相应reading
值的查找函数:
outer(times, ids,
function(x, y) {
mapply(function(x.sub, y.sub) {
val <- mx[mx[, 1] == x.sub & mx[, 2] == y.sub, 3]
if(length(val) == 0L) NA_integer_ else val
},
x, y)
} )
这产生了(希望)期望的答案:
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [2,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [3,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [4,] NA NA 25 NA NA NA NA NA NA NA
# [5,] NA NA NA 9 NA NA NA NA NA NA
# [6,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [7,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [8,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [9,] NA NA NA NA NA NA 45 NA NA NA
# [10,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [11,] NA NA NA NA NA NA NA 28 NA NA
# [12,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [13,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [14,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [15,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [16,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [17,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [18,] 40 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [19,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [20,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
答案 1 :(得分:0)
如果我理解正确的话:
Data3 <- data.frame(col1=10000:10499,
col2=1:500,
col3=round(runif(500),1))
library(reshape2)
DataMatrix <- dcast(Data3, col1~col2, value.var="col3")
DataMatrix[1:5, 1:5]
# col1 1 2 3 4
# 1 10000 0.4 NA NA NA
# 2 10001 NA 0.6 NA NA
# 3 10002 NA NA 0.9 NA
# 4 10003 NA NA NA 0.5
# 5 10004 NA NA NA NA