我想将下面显示的数据转换为邻接矩阵,以便将其用于网络分析。
变量如下:
ccode1
:国家1的州号ccode2
:国家2的州号year
-观察年DR_at_1
-第2边第1边的外交代表级别(请参见下文)DR_at_2
-第1边第2边的外交代表级别(请参见下文)DE
-第1面和第2面之间的任何外交往来(见下文)version
-数据集的当前版本# A tibble: 6 x 7
ccode1 ccode2 year DR_at_1 DR_at_2 DE version
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2 20 1920 0 0 0 2006.
2 2 20 1925 0 0 0 2006.
3 2 20 1930 0 2 1 2006.
4 2 20 1935 2 2 1 2006.
5 2 20 1940 2 2 1 2006.
6 2 20 1950 9 9 1 2006.
我想要以下内容:
country1
country2 1' 2' 3' 4' 5' 6'
1 0 1 0 0 0 0
2 1 0 1 0 0 0
3 0 0 0 0 1 1
4 1 0 1 0 1 1
5 0 1 0 0 0 1
6 0 0 1 0 1 0
请注意,此表的值是假设的。
我是R的新手,这就是为什么我对在这种情况下如何对待'year'变量感到困惑。我的直觉是,邻接表应该每年单独构建,但是我愿意接受其他建议。
邻接表的值应基于country2 / 1是否在country1 / 2中有外交代表权(DR_at_1 > 0
或DR_at_2 > 0
)。
我使用的数据可以可复制的方式位于以下网址:http://www.correlatesofwar.org/data-sets/diplomatic-exchange
提前谢谢!
答案 0 :(得分:0)
鉴于您已经拥有的数据格式,这并不是一项艰巨的任务。以下是使用特殊矩阵索引格式的示例-当通过提供另一个矩阵(索引矩阵)从矩阵中选择元素时,该矩阵指定了(行,列)对。
要更好地理解这种索引格式,请阅读help("[")
:
...
A third form of indexing is via a numeric matrix with the one
column for each dimension: each row of the index matrix then
selects a single element of the array, and the result is a vector.
...
给出玩具数据集:
df <- data.frame(code1=1:6, code2=c(2,3,2,2,6,1), year=1990+1:6,
DR_at_1=c(0,0,0,2,2,9), DR_at_2=c(0,0,2,2,2,9))
df
code1 code2 year DR_at_1 DR_at_2
1 1 2 1991 0 0
2 2 3 1992 0 0
3 3 2 1993 0 2
4 4 2 1994 2 2
5 5 6 1995 2 2
6 6 1 1996 9 9
我们可以获得相关边的列表:
edges <- df[df$DR_at_1 > 0 | df$DR_at_2 > 0,]
edges <- cbind(as.character(edges$code1), as.character(edges$code2))
edges <- rbind(edges, edges[,2:1]) # for each edge (u,v) add a symetric edge (v,u)
edges
[,1] [,2]
[1,] "3" "2"
[2,] "4" "2"
[3,] "5" "6"
[4,] "6" "1"
[5,] "2" "3"
[6,] "2" "4"
[7,] "6" "5"
[8,] "1" "6"
首先用国家/地区代码作为行名和列名构造一个空的邻接矩阵:
codes <- unique(c(df$code1, df$code2)) # All available country codes
A <- matrix(0, nrow=length(codes), ncol=length(codes), dimnames=list(codes, codes))
A
1 2 3 4 5 6
1 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0 0
4 0 0 0 0 0 0
5 0 0 0 0 0 0
6 0 0 0 0 0 0
最后将所需的边添加到矩阵中:
A[edges] <- 1
A
1 2 3 4 5 6
1 0 0 0 0 0 1
2 0 0 1 1 0 0
3 0 1 0 0 0 0
4 0 1 0 0 0 0
5 0 0 0 0 0 1
6 1 0 0 0 1 0
通常,有关如何处理年份变量的问题与问题的背景有关,而不与编程有关。您应该根据有关问题的先前信息来决定。
然后,如果您想按年份创建一个单独的邻接矩阵,请在边缘选择阶段添加另一个过滤步骤:
# Get a list of edges
edges <- df[(df$DR_at_1 > 0 | df$DR_at_2 > 0) & df$year == 1990,]