Переформируйте фрейм данных из трех столбцов в матрицу (от" длинного "до" широкого " формата)

у меня есть data.frame это выглядит так.

x a 1 
x b 2 
x c 3 
y a 3 
y b 3 
y c 2

Я хочу это в матричной форме, так что я могу кормить его на карту, чтобы сделать сюжет. Результат должен выглядеть примерно так:

    a    b    c
x   1    2    3
y   3    3    2

Я пробовал cast из пакета reshape, и я попытался написать ручную функцию, чтобы сделать это, но я, кажется, не в состоянии сделать это правильно.

4 106
javascript dataframe dplyr matrix reshape

4 ответа:

есть много способов сделать это. Этот ответ начинается с моих любимых способов, но также собирает различные способы от ответов на подобные вопросы, разбросанные по этому сайту.

tmp <- data.frame(x=gl(2,3, labels=letters[24:25]),
                  y=gl(3,1,6, labels=letters[1:3]), 
                  z=c(1,2,3,3,3,2))

использовать reshape2:

library(reshape2)
acast(tmp, x~y, value.var="z")

использование матричного индексирования:

with(tmp, {
  out <- matrix(nrow=nlevels(x), ncol=nlevels(y),
                dimnames=list(levels(x), levels(y)))
  out[cbind(x, y)] <- z
  out
})

используя xtabs:

xtabs(z~x+y, data=tmp)

вы также можете использовать reshape, как предложено здесь: преобразование таблицы в матрицу по именам столбцов, хотя вы должны сделать немного манипуляция после этого, чтобы удалить дополнительные столбцы и получить правильные имена (не показано).

> reshape(tmp, idvar="x", timevar="y", direction="wide")
  x z.a z.b z.c
1 x   1   2   3
4 y   3   3   2

там же sparseMatrix внутри Matrix пакета, как показано ниже: R-преобразование большой таблицы в матрицу по именам столбцов

> with(tmp, sparseMatrix(i = as.numeric(x), j=as.numeric(y), x=z,
+                        dimnames=list(levels(x), levels(y))))
2 x 3 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
  a b c
x 1 2 3
y 3 3 2

The

156

вопрос несколько лет, но, возможно, некоторые люди все еще заинтересованы в альтернативных ответах.

Если вы не хотите загружать любые пакеты, вы можете использовать эту функцию:

#' Converts three columns of a data.frame into a matrix -- e.g. to plot 
#' the data via image() later on. Two of the columns form the row and
#' col dimensions of the matrix. The third column provides values for
#' the matrix.
#' 
#' @param data data.frame: input data
#' @param rowtitle string: row-dimension; name of the column in data, which distinct values should be used as row names in the output matrix
#' @param coltitle string: col-dimension; name of the column in data, which distinct values should be used as column names in the output matrix
#' @param datatitle string: name of the column in data, which values should be filled into the output matrix
#' @param rowdecreasing logical: should the row names be in ascending (FALSE) or in descending (TRUE) order?
#' @param coldecreasing logical: should the col names be in ascending (FALSE) or in descending (TRUE) order?
#' @param default_value numeric: default value of matrix entries if no value exists in data.frame for the entries
#' @return matrix: matrix containing values of data[[datatitle]] with rownames data[[rowtitle]] and colnames data[coltitle]
#' @author Daniel Neumann
#' @date 2017-08-29
data.frame2matrix = function(data, rowtitle, coltitle, datatitle, 
                             rowdecreasing = FALSE, coldecreasing = FALSE,
                             default_value = NA) {

  # check, whether titles exist as columns names in the data.frame data
  if ( (!(rowtitle%in%names(data))) 
       || (!(coltitle%in%names(data))) 
       || (!(datatitle%in%names(data))) ) {
    stop('data.frame2matrix: bad row-, col-, or datatitle.')
  }

  # get number of rows in data
  ndata = dim(data)[1]

  # extract rownames and colnames for the matrix from the data.frame
  rownames = sort(unique(data[[rowtitle]]), decreasing = rowdecreasing)
  nrows = length(rownames)
  colnames = sort(unique(data[[coltitle]]), decreasing = coldecreasing)
  ncols = length(colnames)

  # initialize the matrix
  out_matrix = matrix(NA, 
                      nrow = nrows, ncol = ncols,
                      dimnames=list(rownames, colnames))

  # iterate rows of data
  for (i1 in 1:ndata) {
    # get matrix-row and matrix-column indices for the current data-row
    iR = which(rownames==data[[rowtitle]][i1])
    iC = which(colnames==data[[coltitle]][i1])

    # throw an error if the matrix entry (iR,iC) is already filled.
    if (!is.na(out_matrix[iR, iC])) stop('data.frame2matrix: double entry in data.frame')
    out_matrix[iR, iC] = data[[datatitle]][i1]
  }

  # set empty matrix entries to the default value
  out_matrix[is.na(out_matrix)] = default_value

  # return matrix
  return(out_matrix)

}

Как работает:

myData = as.data.frame(list('dim1'=c('x', 'x', 'x', 'y','y','y'),
                            'dim2'=c('a','b','c','a','b','c'),
                            'values'=c(1,2,3,3,3,2))) 

myMatrix = data.frame2matrix(myData, 'dim1', 'dim2', 'values')

myMatrix
>   a b c
> x 1 2 3
> y 3 3 2
2

пакет tidyr из tidyverse имеет отличную функцию, которая делает это.

предполагая, что ваши переменные называются v1, v2 и v3, слева направо, а ваш фрейм данных называется dat:

dat %>% 
spread(key = v2,
       value = v3)

та-да!

0

база R,unstack 

unstack(df, V3 ~ V2)
#   a b c
# 1 1 2 3
# 2 3 3 2

Это может быть не общее решение, но хорошо работает в этом случае.

данные

df<-structure(list(V1 = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("x", 
"y"), class = "factor"), V2 = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 
3L), .Label = c("a", "b", "c"), class = "factor"), V3 = c(1L, 
2L, 3L, 3L, 3L, 2L)), .Names = c("V1", "V2", "V3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))
0