将 xyz 数据帧转换为基础 R 中的矩阵答案

【问题标题】：Convert xyz dataframe to matrix in base R将 xyz 数据帧转换为基础 R 中的矩阵
【发布时间】：2020-11-26 16:35:25
【问题描述】：

我想将数据框转换为矩阵。

我成功使用了reshape2 包中的acast 函数，但想知道如何在base R 中执行此操作。

# Create data
set.seed(123)
df <- tidyr::expand_grid(x = c(1,2,3), y = c(0,-0.5,-1))
df <- cbind(df, z=rnorm(9))

# Convert dataframe to matrix
example_matrix <- reshape2::acast(df, x~y, value.var="z")

问题

reshape2 的 acast 函数的基本 R 替代方案是什么？

【问题讨论】：

标签： r dataframe matrix

【解决方案1】：

我猜你可以这样做：

do.call(rbind, lapply(split(df, df$x), function(d) `names<-`(d$z, d$y)))[,3:1]
#>           -1       -0.5           0
#> 1  1.5587083 -0.2301775 -0.56047565
#> 2  1.7150650  0.1292877  0.07050839
#> 3 -0.6868529 -1.2650612  0.46091621

【讨论】：

用[,length(unique(df$x)):1]替换[,3:1]可能更通用
@user213544 是的，当然 - 我太喜欢在没有滚动条的情况下放在一行的解决方案！

【解决方案2】：

一个更通用的实现（不像acast那么通用）。

baseAcast<-function(df, dimval=c("x","y"), value.var="z", fill=NA) {
    uniqueValues<-lapply(df[dimval], function(x) sort(unique(x)))
    indices<-Map(match,df[dimval],uniqueValues)
    ret<-array(fill,lengths(uniqueValues),dimnames=unname(uniqueValues))
    indicesMat<-do.call(cbind,indices)
    ret[indicesMat]<-df[[value.var]]
    ret
}

baseAcast(df)
#          -1       -0.5           0
#1  1.5587083 -0.2301775 -0.56047565
#2  1.7150650  0.1292877  0.07050839
#3 -0.6868529 -1.2650612  0.46091621

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种方式：

sapply(split(df, df$y), function(d) setNames(d$z, d$x))
#>           -1       -0.5           0
#> 1  1.5587083 -0.2301775 -0.56047565
#> 2  1.7150650  0.1292877  0.07050839
#> 3 -0.6868529 -1.2650612  0.46091621

【讨论】：

【解决方案4】：

如果我们没有重复，那么使用来自base R 的xtabs 会更容易

xtabs(z ~ x + y, df)

-输出

#y
#x            -1        -0.5           0
#  1  1.55870831 -0.23017749 -0.56047565
#  2  1.71506499  0.12928774  0.07050839
#  3 -0.68685285 -1.26506123  0.46091621

【讨论】：