在 R 中创建一个带有两个 for 循环的矩阵/数据框

Question

这是我关于 SO 的第一篇文章，请善待！

我的问题与这个模糊相关： Double for loop in R creating a matrix

我想创建一个矩阵/数据框，我选择的方法是嵌套两个 for 循环，一个用于创建第一行，第二个用于为我需要的行重复它。

我可以成功创建第一个循环，但我似乎无法迭代它以获得我需要的行数。

我确信有更好的方法可以做到这一点，无论如何，这是为第一行提供我需要的结果的 for 循环：

x <- character(0)
for(j in 1:18){
    x <- c(x, sum(it_mat[1, 2:26] == j))
}

it_mat 是一个 417 行 26 列的矩阵，其中第一列是具有各种名称的字符串向量，随后的列是从 1 到 18 随机生成的数字。

这是第一行：

[1,] "Charlie" "14" "3"  "9"  "14" "3"  "9"  "11" "11" "18"  "17"  "16"  "5"   "18"  "6"   "10"  "3"   "9"   "9"   "3"   "18"  "12"  "8"   "5"   "5"  "4"

我想创建一个矩阵/df，在其中计算每个名称，每个数字出现的次数。

我在上面创建的 for 循环给了我想要的第一行结果：

x
[1] "0" "0" "4" "1" "3" "1" "0" "1" "4" "1" "2" "1" "0" "2" "0" "1" "1" "3"

我真的无法用另一个 for 循环对后续行进行迭代，一定是我做错了一些非常平凡的事情。

这是我最好的尝试：

tr_mat <- matrix(, nrow = 147, ncol = 18)
for(i in 1:147){
    x <- character()
    for(j in 1:18){
        x <- c(x, sum(it_mat[i, 2:26] == j))
    }
    tr_mat <- rbind(tr_mat, x)
}

我整个下午都在做，现在我放弃并联系你，在你给我正确的方法之前，请解释我在嵌套 for 循环中做错了什么尝试，我可能会学到一些东西.

我希望我解释了自己，如果我太冗长了，抱歉。 感谢您的宝贵时间。

Answer 1

@RuiBarradesh 在 OP 最后一次尝试中指出了实际问题。还有另一种方法可以使用rbind 修复 OP 代码。

# Do not create rows at this place. Let the rows be added with rbind
tr_mat <- matrix(nrow = 0, ncol = 18)   #(, nrow = 147, ncol = 18)
for(i in 1:147){
  x <- character()
  for(j in 1:18){
    x <- c(x, sum(it_mat[i, 2:26] == j))
  }
  tr_mat <- rbind(tr_mat, x)
}

tr_mat      # This will display correct result too

Answer 2

另一种方式，使用基础 R。请注意，*apply 函数是变相的循环。

tr_mat2 <- sapply(1:18, function(j) sapply(1:147, function(i) sum(it_mat[i, 2:26] == j)))

请注意，此代码将生成一个数字矩阵，而您的 tr_mat 是模式 character：

all.equal(tr_mat, tr_mat2)
#[1] "Modes: character, numeric"

数据。
这是我用来测试上面代码的数据集生成代码。

set.seed(7966)    # make the results reproducible
it_mat <- t(replicate(147, c(sample(letters, 1), sample(18, 25, TRUE))))

编辑。
按照 MKR 在 cmets 中的建议，这里是 OP 的代码，我在对他（OP）帖子的评论中进行了修改。

tr_mat <- matrix(, nrow = 147, ncol = 18)
for(i in 1:147){
    x <- character()
    for(j in 1:18){
        x <- c(x, sum(it_mat[i, 2:26] == j))
    }
    tr_mat[i, ] <- x
}

这是我用来生成上述tr_mat 测试中提到的矩阵tr_mat 的代码。

Answer 3

你真的需要 2 个循环吗？这是一个没有任何循环的解决方案，使用 data.table 和 melt/dcast 函数的组合：

library(data.table)

# dataset ----------------------------
seed(2018)

it_mat<-data.frame(c1=c('Charlie','John','Peter'))

for(i in 2:26){
  it_mat[,paste0('c',i)]<-sample(1:18,3)
}

# calculation ----------------------------

it_mat<-data.table(it_mat)
it_mat<-melt(it_mat,id.vars='c1')
it_mat[,.N,by=.(c1,value)][order(c1,value)]

dcast(it_mat[,.N,by=.(c1,value)][order(c1,value)],c1~value)