Question

我想通过R：

中的colnames和rownames加入矩阵

m1 = matrix(c(1,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE,
           dimnames = list(c("r1", "r2"),
                           c("a", "b", "c")))
m2 = matrix(c(4, 5, 0, 2,3,4), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE,
        dimnames = list(c("r2", "r3"),
                        c("d", "b", "c")))

检查m1：

> m1
    a  b  c
r1  1  2  3
r2 11 12 13

检查m2：

> m2
   d b c
r2 4 5 0
r3 2 3 4

我想得到m3，看起来像这样：

> m3
    a  b  c d
r1  1  2  3 0
r2 11 17 13 4
r3  0  3  4 2

我没有找到一种优雅的方式。使用包plyr中的rbind.fill.matrix函数，我可以间接得到m3。

require(plyr)
m3 = rbind.fill.matrix(m1, m2)
rownames(m3) = c(rownames(m1), rownames(m2))
m3[is.na(m3)]=0 # replace na with zero
m3 = t(sapply(by(m3,rownames(m3),colSums),identity)) # aggregate matrix by rownames

我想必须有更好的方法来做到这一点。你的建议是什么？

Answer 1

以下似乎有效：

tmp = rbind(as.data.frame(as.table(m1)), as.data.frame(as.table(m2)))
#tmp = aggregate(Freq ~ Var1 + Var2, tmp, sum)  #unnecessary   
xtabs(Freq ~ Var1 + Var2, tmp)
#    Var2
#Var1  a  b  c  d
#  r1  1  2  3  0
#  r2 11 17 13  4
#  r3  0  3  4  2

编辑：正如@AnandaMahto所指出的那样，xtabs是一个应变表＆＃39;而不是重塑数据＆＃39;函数，因此，它默认总和。

Answer 2

我使用了这段代码：

m1 = m1[sort(rownames(m1)),sort(colnames(m1))]
m2 = m2[sort(rownames(m2)),sort(colnames(m2))]

nr = unique(c(rownames(m1),rownames(m2)))
nc = unique(c(colnames(m1),colnames(m2)))

m3 = matrix(0,nr=length(nr),nc=length(nc),dimnames=list(nr,nc))
m3[rownames(m3)%in%rownames(m1),colnames(m3)%in%colnames(m1)]=m1

m3[rownames(m3)%in%rownames(m2),colnames(m3)%in%colnames(m2)]=m3[rownames(m3)%in%rownames(m2),colnames(m3)%in%colnames(m2)]+m2

通过R中的colnames和rownames加入矩阵

2 个答案: