如何在 R 中获取此数据结构？

Question

我正在尝试从当前数据结构中找到想要的数据结构。 我部分知道预期数据结构的示意图。 想要的数据结构还包括一个list(...) 和factor 类。 当前数据结构

> print(dat.m)

         [,1] [,2]
ave_max  150   61
ave       60    0
lepo      41    0

dat.m <- structure(c(150L, 60L, 41L, 61L, 0L, 0L), .Dim = c(3L, 2L), .Dimnames = list(
    c("ave_max", "ave", "lepo"), NULL))

想要的数据结构

> print(dat.m)

     Vars    M1    M2 
1 ave_max   150    61 
2 ave        60     0 
3 lepo       41     0 

我知道它示意性地类似于以下未知的structure(c(...) 和row.names = c(...)

structure(list(Vars = structure(c(...), .Label = c("ave_max", 
"ave", "lepo"), class = "factor"), M1 = c(150, 60, 
41), M2 = c(61, 0, 0)), .Names = c("Vars", "ave_max", "ave", 
"lepo"), class = "data.frame", row.names = c(...))

R：3.4.0（向后移植）
操作系统：Debian 8.7

Answer 1

如果您不坚持将M1、M2 等作为列名，还有一个更短的data.table 解决方案：

library(data.table)   # CRAN version 1.10.4 used
as.data.table(dat.m, keep.rownames = "Vars")
#      Vars  V1 V2
#1: ave_max 150 61
#2:     ave  60  0
#3:    lepo  41  0

---

如果您这样做坚持将M1、M2 等作为列名并且您的矩阵dat.m 有很多列，则可以重命名这些列：

DT <- as.data.table(dat.m, keep.rownames = "Vars")
setnames(DT, stringr::str_replace(names(DT), "^V(?=\\d+$)", "M"))
DT
#      Vars  M1 M2
#1: ave_max 150 61
#2:     ave  60  0
#3:    lepo  41  0

正则表达式使用前瞻断言来确保只有以V 开头并紧随其后并以至少一位数字结尾的列被更改。 Vars、V、V17b、VV3 等其他人不会被触及。

---

如果您的矩阵有很多列，并且您的操作目的不仅仅是为了打印漂亮的列标题，您可以考虑将数据从宽格式调整为长格式。例如，ggplot 首选长格式。

DT_long <- melt(as.data.table(dat.m, keep.rownames = "Vars"), id.vars = "Vars")
DT_long
#      Vars variable value
#1: ave_max       V1   150
#2:     ave       V1    60
#3:    lepo       V1    41
#4: ave_max       V2    61
#5:     ave       V2     0
#6:    lepo       V2     0

在长格式中，操作数据通常更容易，例如重命名列：

DT_long[, variable := stringr::str_replace(variable, "^V", "M")]
DT_long
#      Vars variable value
#1: ave_max       M1   150
#2:     ave       M1    60
#3:    lepo       M1    41
#4: ave_max       M2    61
#5:     ave       M2     0
#6:    lepo       M2     0

最后，你可以再次从长形重塑为宽形

dcast(DT_long, Vars ~ ...)
#      Vars  M1 M2
#1:     ave  60  0
#2: ave_max 150 61
#3:    lepo  41  0

请注意，转换公式识别 两个特殊变量：. 和 ...。 . 表示无变量； ... 代表所有未在formula 中提及的变量。 （详见?data.table::dcast）。

Answer 2

我们可以使用tidyverse

library(tidyverse)
dat.m %>% 
    as.data.frame() %>% 
    rownames_to_column('Vars') %>%
    rename(M1 = V1, M2 = V2)
#     Vars  M1 M2
#1 ave_max 150 61
#2     ave  60  0
#3    lepo  41  0

---

如果我们需要使用data.table

library(data.table)
setnames(setDT(as.data.frame(dat.m), keep.rownames = TRUE), c('Vars', 'M1', 'M2'))[]