如何从参考数据框中填充给定条件的空白矩阵？

Question

我正在尝试组织一个矩阵，显示诱捕集中的哪些人被抓到一起。 目前我有一个空白矩阵，其中行和列以数据集中的每个人命名

my_sociomatrix = matrix(, nrow = 389, ncol = 389)
diag(my_sociomatrix) <- 0

names_list<- unique(df$individual)
names_list
rownames(my_sociomatrix)<-names_list
colnames(my_sociomatrix)<-names_list

我想做的是根据个人被抓到一起的次数分配“1、2、3……或0”。

我有一个单独的数据框，其中包含确定在每个诱捕事件中被捕的个人所需的信息。有些人被抓了多次，所以他们出现了不止一次。

individual	trap event
NA002	A
NA03,41	A
NA03,42	B
NA03,41	C
NA03,42	C
NA03,43	C
NA002	D
NA03,41	D
NA03,44	D
NA03,45	D

我想使用数据框的引用来填充矩阵，这样矩阵就会像这样填充。我无法手动执行此操作，因为整个矩阵是 389x389 单元格。

	NA002	NA03,41	NA03,42	NA03,43	NA03,44	NA03,45
NA002	-
NA03,41	2	-
NA03,42	0	1	-
NA03,43	0	1	1	-
NA03,44	1	1	0	0	-
NA03,45	1	1	0	0	1	-

单独的 NA002 和 NA03,41 被抓到了两次，所以他们将被分配 2。单独的 NA002 和 NA03,42 从未被抓到一起，所以他们得到 0。单独的 NA002 和 NA03,44 被抓到一起，所以他们得到一个 1，依此类推......

如何使用基于我的数据框的条件填写我的矩阵？我已经使用 R 几年了，但这种类型的工作对我来说是全新的，因为我以前从未使用过矩阵。

我正在考虑使用基本的

net[,]= 但带有 ifelse 语句，但不确定如何执行此操作。

Answer 1

这会获取个人共享陷阱事件的频率

 library(dplyr)
 library(tidyverse)
df = data.frame(individual = c("NA002","NA03,41","NA03,42","NA03,41","NA03,42","NA03,43","NA002","NA03,41","NA03,44","NA03,45"),"trap event" = c("A","A","B","C","C","C","D","D","D","D"))

      df %>% mutate(n = 1) %>% 
      spread(individual, n, fill=0) %>% 
      select(-trap_event) %>% 
      {crossprod(as.matrix(.))} %>% 
      `diag<-`(0)

输出：

       NA002 NA03,41 NA03,42 NA03,43 NA03,44 NA03,45
NA002       0       2       0       0       1       1
NA03,41     2       0       1       1       1       1
NA03,42     0       1       0       1       0       0
NA03,43     0       1       1       0       0       0
NA03,44     1       1       0       0       0       1
NA03,45     1       1       0       0       1       0

Answer 2

感谢 cgvoller，您的代码很棒。这是任何有兴趣的人的稍微编辑的代码。如果您不能在原始 df 的一行子集中写出您的 df，那么它只有您需要的两列。

df2 <- Rsnappers[, c("trap_event", "individual")]
head(df2)

df2 %>% mutate(n = 1) %>% 
  spread(individual, n, fill=0) %>% 
  select(-trap_event) %>% 
  {crossprod(as.matrix(.))} %>% 
  `diag<-`(0)

#add to matrix
my_sociomatrix <- df2 %>% mutate(n = 1) %>% 
  spread(individual, n, fill=0) %>% 
  select(-trap_event) %>% 
  {crossprod(as.matrix(.))} %>% 
  `diag<-`(0)```