使用列名和行名用 R 中的列值填充矩阵

Question

我有一个非常大的数据集，所以我想避免循环。

我有三列数据：

col1 = 时间表示为 10000, 10001, 10002, 10100, 10101, 10102, 10200、10201、10202、10300、...（共18000次）

col2 = id 编号 1 2 3 4 ...（总共 500 个 id）

col3 = 在特定时间与特定 id 关联的读数。 0.1 0.5 0.6 0.7...说这叫Data3

10000 1 0.1

10001 1 0.5

10002 1 0.6

10100 1 0.7

10200 1 0.6（注意 - 缺少一些随机条目）

我想将其呈现为矩阵（称为 DataMatrix），但缺少数据，因此无法进行简单的重塑。我想将丢失的数据作为 NA 条目。

DataMatrix目前是一个500列18000行的NA矩阵，其中行名和列名分别是时间和id。

1 2 3 4 ....

10000 NA NA NA NA ....

10001 NA NA NA NA ....

有没有办法让 R 遍历 Data3 的每一行，通过将 Data3[,3] 放置在名称与 Data3[,1] 相关的矩阵的行和列中来完成 DataMatrix和数据3 [，2]。但没有循环。

感谢所有聪明的人。

Answer 1

这是一个解决方案，可能 id 值在 1:10，time 值在 1:20。首先，创建数据：

mx <- matrix(c(sample(1:20, 5), sample(1:10, 5), sample(1:50, 5)), ncol=3, dimnames=list(NULL, c("time", "id", "reading")))
times <- 1:20
ids <- 1:10
mx
#      time id reading
# [1,]    4  3      25
# [2,]    5  4       9
# [3,]    9  7      45
# [4,]   18  1      40
# [5,]   11  8      28

现在，使用outer 将时间/id 的所有可能组合传递给返回相应reading 值的查找函数：

outer(times, ids, 
  function(x, y) {
    mapply(function(x.sub, y.sub) {
      val <- mx[mx[, 1] == x.sub & mx[, 2] == y.sub, 3]
      if(length(val) == 0L) NA_integer_ else val
    },
    x, y)
} )

这会产生（希望）想要的答案：

#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#  [1,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [2,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [3,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [4,] NA   NA   25   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [5,] NA   NA   NA   9    NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [6,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [7,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [8,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
#  [9,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   45   NA   NA   NA   
# [10,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [11,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   28   NA   NA   
# [12,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [13,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [14,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [15,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [16,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [17,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [18,] 40   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [19,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
# [20,] NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA  

Answer 2

如果我理解正确的话：

Data3 <- data.frame(col1=10000:10499,  
                    col2=1:500,
                    col3=round(runif(500),1))

library(reshape2) 
DataMatrix <- dcast(Data3, col1~col2, value.var="col3")
DataMatrix[1:5, 1:5]
#    col1   1   2   3   4
# 1 10000 0.4  NA  NA  NA
# 2 10001  NA 0.6  NA  NA
# 3 10002  NA  NA 0.9  NA
# 4 10003  NA  NA  NA 0.5
# 5 10004  NA  NA  NA  NA