这与问题R - transform upward diagonals to rows有关：
我得到了一个矩阵，数据框或数据表。我想通过将行i移（i-1）个单元格来创建一个新矩阵，但又不截短这些行，即添加了其他列（additionall单元设置为NA）。
作为一个例子，假设我得到以下矩阵
mat <-matrix（seq（1：100），nrow = 20，byrow = TRUE）
> structure(mat)
V1 V2 V3 V4 V5
1: 1 2 3 4 5
2: 6 7 8 9 10
3: 11 12 13 14 15
4: 16 17 18 19 20
5: 21 22 23 24 25
6: 26 27 28 29 30
7: 31 32 33 34 35
8: 36 37 38 39 40
9: 41 42 43 44 45
10: 46 47 48 49 50
11: 51 52 53 54 55
12: 56 57 58 59 60
13: 61 62 63 64 65
14: 66 67 68 69 70
15: 71 72 73 74 75
16: 76 77 78 79 80
17: 81 82 83 84 85
18: 86 87 88 89 90
19: 91 92 93 94 95
20: 96 97 98 99 100
> dput(mat)
structure(list(V1 = c(1L, 6L, 11L, 16L, 21L, 26L, 31L, 36L, 41L,
46L, 51L, 56L, 61L, 66L, 71L, 76L, 81L, 86L, 91L, 96L), V2 = c(2L,
7L, 12L, 17L, 22L, 27L, 32L, 37L, 42L, 47L, 52L, 57L, 62L, 67L,
72L, 77L, 82L, 87L, 92L, 97L), V3 = c(3L, 8L, 13L, 18L, 23L,
28L, 33L, 38L, 43L, 48L, 53L, 58L, 63L, 68L, 73L, 78L, 83L, 88L,
93L, 98L), V4 = c(4L, 9L, 14L, 19L, 24L, 29L, 34L, 39L, 44L,
49L, 54L, 59L, 64L, 69L, 74L, 79L, 84L, 89L, 94L, 99L), V5 = c(5L,
10L, 15L, 20L, 25L, 30L, 35L, 40L, 45L, 50L, 55L, 60L, 65L, 70L,
75L, 80L, 85L, 90L, 95L, 100L)), row.names = c(NA, -20L), class = c("data.table","data.frame"))
所需结果如下：
> dput(res)
structure(c(1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2L, 6L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3L, 7L, 11L, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
4L, 8L, 12L, 16L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 5L, 9L, 13L, 17L, 21L, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10L, 14L, 18L, 22L,
26L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, 15L, 19L, 23L, 27L, 31L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20L, 24L, 28L, 32L, 36L,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
25L, 29L, 33L, 37L, 41L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 30L, 34L, 38L, 42L, 46L, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 35L,
39L, 43L, 47L, 51L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 40L, 44L, 48L, 52L, 56L, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 45L, 49L, 53L,
57L, 61L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 50L, 54L, 58L, 62L, 66L, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 55L, 59L, 63L, 67L, 71L,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
60L, 64L, 68L, 72L, 76L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 65L, 69L, 73L, 77L, 81L, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 70L,
74L, 78L, 82L, 86L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 75L, 79L, 83L, 87L, 91L, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 80L, 84L, 88L,
92L, 96L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 85L, 89L, 93L, 97L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 90L, 94L, 98L, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 95L,
99L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 100L), .Dim = c(20L, 24L))
有没有简便的方法来做到这一点？
答案 0 :(得分：2)
一个选项是
out <- matrix(NA, nrow(mat)+4, nrow(mat)+4)
for(i in seq_len(nrow(out))) out[i, (i:(i+4))] <- unlist(mat[i])
out[1:nrow(mat), ]
答案 1 :(得分：0)
mat<-matrix(seq(1:100),nrow=20, byrow = TRUE)
extra_cols <- matrix(
rep(NA_real_,nrow(mat)*(nrow(mat)-1)),
nrow(mat),(nrow(mat)-1)
)
mat <- cbind(mat,extra_cols) #Pad with NA's
t(sapply(1:nrow(mat),function(i){ dplyr::lag(mat[i,],i-1)})) # Lag and transpose
#> [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13]
#> [1,] 1 2 3 4 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [2,] NA 6 7 8 9 10 NA NA NA NA NA NA NA
#> [3,] NA NA 11 12 13 14 15 NA NA NA NA NA NA
#> [4,] NA NA NA 16 17 18 19 20 NA NA NA NA NA
#> [5,] NA NA NA NA 21 22 23 24 25 NA NA NA NA
#> [6,] NA NA NA NA NA 26 27 28 29 30 NA NA NA
#> [7,] NA NA NA NA NA NA 31 32 33 34 35 NA NA
#> [8,] NA NA NA NA NA NA NA 36 37 38 39 40 NA
#> [9,] NA NA NA NA NA NA NA NA 41 42 43 44 45
#> [10,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA 46 47 48 49
#> [11,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 51 52 53
#> [12,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 56 57
#> [13,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 61
#> [14,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [15,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [16,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [17,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [18,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [19,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [20,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24]
#> [1,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [2,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [3,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [4,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [5,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [6,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [7,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [8,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [9,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [10,] 50 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [11,] 54 55 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [12,] 58 59 60 NA NA NA NA NA NA NA NA
#> [13,] 62 63 64 65 NA NA NA NA NA NA NA
#> [14,] 66 67 68 69 70 NA NA NA NA NA NA
#> [15,] NA 71 72 73 74 75 NA NA NA NA NA
#> [16,] NA NA 76 77 78 79 80 NA NA NA NA
#> [17,] NA NA NA 81 82 83 84 85 NA NA NA
#> [18,] NA NA NA NA 86 87 88 89 90 NA NA
#> [19,] NA NA NA NA NA 91 92 93 94 95 NA
#> [20,] NA NA NA NA NA NA 96 97 98 99 100
由reprex package（v0.2.1）于2019-05-14创建
答案 2 :(得分：0)
如果使用库猛击，则可以输入3个向量，一个用于相应的行，一个用于列，一个用于矩阵值。另外，它是稀疏格式：
mat<-matrix(seq(1:100),nrow=20, byrow = TRUE)
my_values <- as.numeric(stack(as.data.frame(t(mat)), select = names(as.data.frame(t(mat))))[, 1])
my_rows <- rep(seq_len(nrow(mat)), each = ncol(mat))
my_cols <- rep(seq_len(ncol(mat)), times = nrow(mat)) + my_rows - 1
library(slam)
want <- simple_triplet_matrix(i = my_rows, j = my_cols, v = my_values)
as.matrix(want) # or just leave as simple_triplet_matrix
答案 3 :(得分：0)
您可以创建具有所需尺寸的矩阵，然后使用mat和row将col插入正确的位置，但是要使其按行填充需要很多操作转置。
res <- matrix(NA, nrow(mat), nrow(mat) + ncol(mat) - 1)
res <- t(res)
i.diag <- row(res) - col(res)
res[i.diag >= 0 & i.diag <= 4] <- t(mat)
res <- t(res)
输出
# res1 is the result in the question
all.equal(res1, res)
# [1] TRUE
res
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15]
# [1,] 1 2 3 4 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [2,] NA 6 7 8 9 10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [3,] NA NA 11 12 13 14 15 NA NA NA NA NA NA NA NA
# [4,] NA NA NA 16 17 18 19 20 NA NA NA NA NA NA NA
# [5,] NA NA NA NA 21 22 23 24 25 NA NA NA NA NA NA
# [6,] NA NA NA NA NA 26 27 28 29 30 NA NA NA NA NA
# [7,] NA NA NA NA NA NA 31 32 33 34 35 NA NA NA NA
# [8,] NA NA NA NA NA NA NA 36 37 38 39 40 NA NA NA
# [9,] NA NA NA NA NA NA NA NA 41 42 43 44 45 NA NA
# [10,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA 46 47 48 49 50 NA
# [11,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 51 52 53 54 55
# [12,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 56 57 58 59
# [13,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 61 62 63
# [14,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 66 67
# [15,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 71
# [16,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [17,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [18,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [19,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [20,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24]
# [1,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [2,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [3,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [4,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [5,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [6,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [7,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [8,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [9,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [10,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [11,] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# [12,] 60 NA NA NA NA NA NA NA NA
# [13,] 64 65 NA NA NA NA NA NA NA
# [14,] 68 69 70 NA NA NA NA NA NA
# [15,] 72 73 74 75 NA NA NA NA NA
# [16,] 76 77 78 79 80 NA NA NA NA
# [17,] NA 81 82 83 84 85 NA NA NA
# [18,] NA NA 86 87 88 89 90 NA NA
# [19,] NA NA NA 91 92 93 94 95 NA
# [20,] NA NA NA NA 96 97 98 99 100