我有一个 dataframe
其中一列是一个列表,其中包含每一行的矩阵,为该观察定义一个转换矩阵。
library(tidyverse)
m <- matrix(1:4, ncol = 2)
d <- data_frame(g = c('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'),
m = rep(list(m), 6))
这看起来像:
# A tibble: 6 × 2
g m
<chr> <list>
1 a <int [2 × 2]>
2 a <int [2 × 2]>
3 b <int [2 × 2]>
4 b <int [2 × 2]>
5 b <int [2 × 2]>
6 c <int [2 × 2]>
我想得到两个矩阵的列表,a
和 b
是每个相应分组因子的所有矩阵的总和。我需要这种方法来推广到任意数量的组,因为我不会提前知道分组因子的数量。
我尝试过 by_slice
和 do
,但我只能输出所有矩阵的总和,或者 a
的总和code> 或 b
单独的矩阵 - 不绑定(bind)在一个组中。
最佳答案
您可以通过将矩阵嵌套在组中来实现这一点(使用 tidyr 的 nest
),这会创建一个包含矩阵列表的列表列。然后,您可以使用 purrr 的 map
和 reduce
来总结每个组列表中的矩阵:
results <- d %>%
nest(-g) %>%
mutate(summed = map(data, ~ reduce(.$m, `+`)))
结果:
# A tibble: 3 × 3
g data summed
<chr> <list> <list>
1 a <tibble [2 × 1]> <int [2 × 2]>
2 b <tibble [3 × 1]> <int [2 × 2]>
3 c <tibble [1 × 1]> <int [2 × 2]>
summed
列将每个组内的矩阵相加。
如果你想把它变成一个包含矩阵项目 a/b/c 的命名列表,你可以这样做:
lst <- results$summed
names(lst) <- results$g
lst
或者:
results %>%
select(-data) %>%
spread(g, summed)
关于r - 通过分组因子对 data.frame 中的矩阵列表列求和,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42811324/