假设我有一个 data.frame,其中包含几列分类数据和一列定量数据。这是一个例子:
my_data <- structure(list(A = c("f", "f", "f", "f", "t", "t", "t", "t"),
B = c("t", "t", "t", "t", "f", "f", "f", "f"),
C = c("f","f", "t", "t", "f", "f", "t", "t"),
D = c("f", "t", "f", "t", "f", "t", "f", "t")),
.Names = c("A", "B", "C", "D"),
row.names = 1:8, class = "data.frame")
my_data$quantity <- 1:8
现在 my_data
看起来像这样:
A B C D quantity
1 f t f f 1
2 f t f t 2
3 f t t f 3
4 f t t t 4
5 t f f f 5
6 t f f t 6
7 t f t f 7
8 t f t t 8
获取交叉表/数量总和(其中两个值均=='t'
)的最优雅方法是什么?也就是说,我正在寻找这样的输出:
A B C D
A "?" "?" "?" "?"
B "?" "?" "?" "?"
C "?" "?" "?" "?"
D "?" "?" "?" "?"
..其中 x/y 的交集是 quantity
的总和,其中 x=='t'
和 y=='t'
. (我真的只关心这个表的一半,因为一半是重复的)
例如,A/C 的值应该是:
good_rows <- with(my_data, A=='t' & C=='t')
sum(my_data$quantity[good_rows])
15
*编辑:我已经拥有的是:
nodes <- names(my_data)[-ncol(my_data)]
sapply(nodes, function(rw) {
sapply(nodes, function(cl) {
good_rows <- which(my_data[, rw]=='t' & my_data[, cl]=='t')
sum(my_data[good_rows, 'quantity'])
})
})
这给出了期望的结果:
A B C D
A 26 0 15 14
B 0 10 7 6
C 15 7 22 12
D 14 6 12 20
我喜欢这个解决方案,因为它非常“字面化”,具有相当的可读性:两个应用函数(又名循环)来遍历行*列,计算每个单元格,并生成矩阵。对于我的实际数据(很小:192 行 x 10 列)也足够快。我不喜欢它,因为它看起来有很多台词。感谢您迄今为止的回答!我会复习并吸收。
最佳答案
尝试使用矩阵乘法
temp <- (my_data[1:4]=="t")*my_data$quantity
t(temp) %*% (my_data[1:4]=="t")
# A B C D
#A 26 0 15 14
#B 0 10 7 6
#C 15 7 22 12
#D 14 6 12 20
(尽管这可能是侥幸)
关于r - 计算总和矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26131834/