вычислить средние и совпадения из нескольких матриц

27.01.2021Рубрика: ВопросыАвтор: admin

У меня есть несколько матриц, все они имеют один и тот же тип элементов, но разную длину. Столбцы во всех файлах одинаковы (назовем их A и B), но строки между файлами — это в основном одни и те же элементы, но не всегда.

Вот несколько примеров данных (в виде фреймов данных)

df1 <- data.frame(A = 1:3, B = 3:1)
rownames(df1)=c("alpha","beta","gamma")

df2 <- data.frame(A = 1:5,B = 5:1)
rownames(df2)=c("alpha","beta","delta","gamma","zeta")

df3 <- data.frame(A = 1:7, B = 7:1)
rownames(df3)=c("alpha","beta","delta","gamma","zeta","theta","epsilon")

как вы можете видеть, насколько далеко идут строки, хотя альфа, бета и гамма всегда присутствуют, многие другие не всегда есть

Я хотел бы вычислить 2 вещи: средние значения всех столбцов A и B во всех матрицах, и в идеале это было бы путем создания ave.matr, который имел бы все имена строк и средние / средние значения столбцов A и B

   A B
   alpha   1 7
   beta    2 6
   delta   3 5
   gamma   4 4
   zeta    5 3
   theta   6 2
   epsilon 7 1

(где указанные выше числа являются средними значениями всех матриц)

а затем матрицу вхождений, позвольте вызвать ее .matr, которая будет подсчитывать количество вхождений каждой строки во всех матрицах, и это должно выглядеть так

   A B
   alpha   3
   beta    3
   delta   2
   gamma   3
   zeta    2
   theta   1
   epsilon 1

Я начал работать над этим сегодня, но не могу понять, как это сделать.

Я начал с создания списка и матрицы с уникальными именами всех матриц.

list=c(rownames(df1),rownames(df2),rownames(df3))
unique=unique(list)
avematr<-matrix(NA,nrow=length(unique),ncol=2)

и моим следующим шагом было бы сделать одинаковые имена всех матриц. Я пробовал использовать совпадение, но не могу понять, но на данный момент я даже не знаю, лучшая ли это стратегия … И все похожие вопросы связаны со слиянием матриц (это не то, что я хочу делать).

Любая помощь приветствуется

Post Views: 135

См. также: Измените 'aaa' из легенды geom_text на соответствующий текст метки

2 average matrix r

Комментарии: 2

Panos 27.01.2021 в 00:00

Вот примерный подход:

library(tidyverse)
df1 <- data.frame(A = 1:3, B = 3:1)
rownames(df1)=c("alpha","beta","gamma")

df2 <- data.frame(A = 1:5,B = 5:1)
rownames(df2)=c("alpha","beta","delta","gamma","zeta")

df3 <- data.frame(A = 1:7, B = 7:1)
rownames(df3)=c("alpha","beta","delta","gamma","zeta","theta","epsilon")

dat <- list(df1, df2, df3) %>% 
  map_dfr(rownames_to_column)

avg_dat <- dat %>% 
  group_by(id) %>% 
  summarise(A = mean(A),
            B = mean(B)) 
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
avg_dat
#> # A tibble: 7 x 3
#>   id          A     B
#>   <chr>   <dbl> <dbl>
#> 1 alpha    1     5   
#> 2 beta     2     4   
#> 3 delta    3     4   
#> 4 epsilon  7     1   
#> 5 gamma    3.67  2.33
#> 6 theta    6     2   
#> 7 zeta     5     2

occ_dat <- dat %>% count(id)
occ_dat
#>        id n
#> 1   alpha 3
#> 2    beta 3
#> 3   delta 2
#> 4 epsilon 1
#> 5   gamma 3
#> 6   theta 1
#> 7    zeta 2

^{Создано 27 января 2021 года пакетом REPEX (v0.3.0)}

прекрасно бегает! — person Panos; 27.01.2021

+1, Хороший ответ с использованием библиотеки tidyverse! Первую часть можно еще уменьшить с помощью dat <- list(df1, df2, df3) %>% map_dfr(rownames_to_column). — person Panos; 27.01.2021

Спасибо, хорошее замечание! Когда я использовал reduce, мне было сложно писать это. Я изменил это в приведенном выше коде. — person Panos; 27.01.2021

Ответить

Panos 27.01.2021 в 00:00

Если вы хотите придерживаться основы R:

Для задачи усреднения это упрощает, если вы добавляете свое имя в качестве столбца. Это предотвращает автонумерацию имен строк при объединении фреймов данных. Затем вы можете просто перебрать каждое уникальное имя и построить средние значения. Быстрое и грязное решение может выглядеть так:

df1 <- data.frame(A = 1:3, B = 3:1)
rownames(df1)=c("alpha","beta","gamma")

df2 <- data.frame(A = 1:5,B = 5:1)
rownames(df2)=c("alpha","beta","delta","gamma","zeta")

df3 <- data.frame(A = 1:7, B = 7:1)
rownames(df3)=c("alpha","beta","delta","gamma","zeta","theta","epsilon")

add_row_names_to_df <- function(df) {
    df$rn <- rownames(df)
    return(df)
}

new_df <- rbind(add_row_names_to_df(df1), 
                add_row_names_to_df(df2), 
                add_row_names_to_df(df3))

avg_df <- as.data.frame(matrix(unique(new_df$rn),
                               nrow = length(unique(new_df$rn)), 
                               ncol = 3))

for(i in 1:nrow(avg_df)) {
    avg.df[i,] <- c(avg_df[i,1],
                    mean(new_df$A[new_df$rn==avg_df[i,1]]),
                    mean(new_df$B[new_df$rn==avg_df[i,1]]))
}
colnames(avg_df) <- c("rowname", "avgA", "avgB")
avg_df

приводит к:

  rowname             avgA             avgB
1   alpha                1                5
2    beta                2                4
3   gamma 3.66666666666667 2.33333333333333
4   delta                3                4
5    zeta                5                2
6   theta                6                2
7 epsilon                7                1

Для матрицы вхождений вы можете использовать функцию table() из R:

as.matrix(table(c(rownames(df1),rownames(df2),rownames(df3))))

дает:

        [,1]
alpha      3
beta       3
delta      2
epsilon    1
gamma      3
theta      1
zeta       2

Ответить

Добавить комментарий