Question

我有一个名为userLocationsDF的数据框。行名是每个用户的ID，每列代表一天。尽管许多单元格都具有NA值，但确实具有数据的单元格代表当天用户的位置。

我想为所有用户创建一个起点-目的地矩阵，并且可以更改选择哪几天（1-15）。

我尝试了此处描述的方法：Creating origin-destination matrices with R

使用此方法，我可以在两天之内得到一个to-to数据框，该数据框可以用作这两天的O-D表。但是，我希望包括所有15天。这是我最终更改的代码，它可能会产生一个to-from数据框，每行代表ID在2天之间的位置变化：

spl <- split(userLocationsDF, row.names(userLocationsDF)) 

move.spl <- lapply(spl, function(x) {
  ret <- data.frame(from=head(x$X8), to=tail(x$X9),
                    stringsAsFactors=FALSE)
  ret[ret$from != ret$to,]
})
(moves <- do.call(rbind, move.spl))

这里是与我具有相同格式的示例数据框。我知道这不是很有效。我是编码新手。

naMatrix<-matrix(nrow=3, ncol=3)
sampleDF<-data.frame(naMatrix, row.names=c("123","456","789"))
colnames(sampleDF)=c("L1", "L2", "L3")
sampleDF$L1<-sample(paste(rep("city",3),1:5, sep=""),3,T)
sampleDF$L2<-sample(paste(rep("city",3),1:5, sep=""),3,T)
sampleDF$L3<-sample(paste(rep("city",3),1:5, sep=""),3,T)

我的数据中有很多NA值。原谅我缺乏编码经验。 R对我来说是艰难的旅程。

从R中的用户推文位置矩阵创建起点-目标矩阵

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