使用 R 中的 tidyr 将矩阵简化为向量 [关闭]答案

【问题标题】：Reduce a matrix to a vector using tidyr in R [closed]使用 R 中的 tidyr 将矩阵简化为向量 [关闭]
【发布时间】：2016-09-04 12:12:06
【问题描述】：

我有 10 个 100x100 矩阵存储在一个列表 (raw_data) 中。我想逐行转换列向量中的每个矩阵，并将所有列绑定在一个数据框中。

基本上，对于每个矩阵 A

A <- matrix(c(1:6), nrow = 2, ncol = 3)

A
[[1, 2, 3],
 [4, 5, 6]]

和B

B <- matrix(c(7:12), nrow = 2, ncol = 3)

B
[[7, 8, 9],
 [10, 11, 12]]

我想获得一个数据框：

A, B
1, 7
2, 8
3, 9
4, 10
5, 11
6, 12

这是我目前正在使用的解决方案，

fun <- function(x) data.frame(as.vector(t(x), mode = "numeric"))    # Tidyr
var_data <- lapply(raw_data[variables], fun)    # Tidyr
var_df <- do.call(cbind, var_data)  # Tidyr
names(var_df) <- variables

但是它效率不高，我想改用 tidyr 之类的东西。有其他选择吗？

编辑：列表 raw_data 如下： raw_data = list(A,B)

【问题讨论】：

您的矩阵与您的“图片”不匹配

标签： r matrix dataframe

【解决方案1】：

我们可以使用matrix

matrix(unlist(raw_data), ncol=2, dimnames= list(NULL, c("A", "B")))
#    A  B
#[1,] 1  7
#[2,] 2  8
#[3,] 3  9
#[4,] 4 10
#[5,] 5 11
#[6,] 6 12

如果我们需要data.frame，请用as.data.frame 包装它

【讨论】：

【解决方案2】：

怎么样，

as.data.frame(lapply(raw_data, c))
#  X1.6 X7.12
#1    1     7
#2    2     8
#3    3     9
#4    4    10
#5    5    11
#6    6    12

【讨论】：