R中将矩阵批量转换为数据帧答案

【问题标题】：Batch conversion of matrices into data frames in RR中将矩阵批量转换为数据帧
【发布时间】：2013-06-10 13:15:10
【问题描述】：

我有一堆需要转换为数据帧的 R 矩阵，我希望我可以自动化这个过程。

    x = matrix(rnorm(100), 10, 10)
    y = matrix(rnorm(100), 10, 10)
    z = matrix(rnorm(100), 10, 10)
    x = as.data.frame(x)
    y = as.data.frame(y)
    z = as.data.frame(z)

这不起作用：

    lapply(c('x', 'y', 'z'), function(i) assign(i, as.data.frame(get(i))))

【问题讨论】：

为什么首先需要转换它们？许多运算在矩阵上比在数据帧上更快。
你没有把所有的矩阵都放在一个列表中是有原因的吗？
@AnandaMahto 我需要在这些数据帧上使用 mapply。在我看来，矩阵不行。
@CravingSpirit 这是对lapply 的滥用。 *apply 系列不适用于您想要更改环境中变量状态的情况。坚持使用 for 循环来处理这些事情，for (name in c('x', 'y', 'x')) {....}。
@MatthewPlourde 谢谢，我会这样做的。但事实证明，这也是一个更好地了解 R 环境的好机会。

标签： r data-manipulation

【解决方案1】：

不要使用lapply()。您不打算返回列表。

for (i in c('x', 'y', 'z')) assign(i, as.data.frame(get(i)))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您查看?assign 的帮助文件，您会发现如下用法：

assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos),
       inherits = FALSE, immediate = TRUE)

如果您真的想这样做，请将envir = .GlobalEnv 添加到您的assign 语句中，对象将被覆盖。

【讨论】：

-1 这里的意思是把框架上移一级，即父框架？
如果 x、y 和 z 不在 GlobalEnv 中而是在例如祖父母环境中，我该怎么办？
@CravingSpirit，您可以使用来自get 的envir 参数指定从中获取它们的环境。我通常发现使用envir 而不是pos 更容易指定查看或分配的位置。
@CravingSpirit、example(get) 和 example(assign)。对不起。不确定您在代码块中寻找什么。 lapply(c('x', 'y', 'z'), function(i) assign(i, as.data.frame(get(i)), envir = .GlobalEnv))?
我的意思是 envir=some_specific_envir 部分，即指定它的格式是什么？谢谢！

【解决方案3】：

您可以很好地在矩阵上使用mapply。矩阵是具有维度属性的向量，因此在矩阵上运行mapply（只要行数和列数的乘积就会给您一个结果），然后将结果维数回正确的大小矩阵：

x = matrix(rnorm(16), 4)
y = matrix(rnorm(16), 4)
z = matrix(rnorm(16), 4)

matrix( mapply( sum , x , y , z ) , ncol = ncol(x) )
#          [,1]       [,2]       [,3]       [,4]
#[1,] -0.2707872 -1.3272743  0.4656883  0.1357950
#[2,]  0.7026622 -0.7754597 -1.1339546 -1.2705671
#[3,]  1.2174994  0.2062436 -0.8471821 -1.5186123
#[4,]  3.3559925  1.7008927  1.7765929  0.4737344

而且，正如已经指出的那样，它比使用 data.frames 快得多。您打算与mapply 一起使用的功能是什么？是否有某些原因这不起作用，但可以与 data.frames 一起使用？

【讨论】：

但是如果我想做这样的事情怎么办？ mapply(cor, x, y)对应列的相关性。
@CravingSpirit 我的第一个直觉是使用sapply 来表示t( sapply( 1:ncol(x) , function(i) cor( x[,i] , y[,i] ) ) )，但您必须假设x 和y 在全球环境中。
@CravingSpirit 如果你必须指定环境来查找这些矩阵，你可以这样做t( sapply( 1:ncol(x) , function(i) cor( get("x" , env = grandparent)[,i] , get("y" , env = grandparent)[,i] ) ) )（不确定这是否是个好主意——无法决定）