0

基本的に、いくつかの頻度表 d1 と d2 があります。私が持っているとします：

UPDATE2: d1 の実際の構造はテーブルです。したがって、d1 はd1 <- table(datavector)、d2 についても同様に によって取得されます。

d1
  Value     0    1    2    3    4    9                         
  Freq     25   30  100   10   10   10

d2
  Value     0    1    3    5    7   11    13
   Freq    25   30  100   10   10   10    12

問題: d1 と d2 に対応する行と、d1 と d2 に見られるすべての個別の「値」に対応する列を含む行列を作成したいと考えています。したがって、次のような行と列を持つマトリックスを作成したいと思います。

     [,"0"] [,"1"] [,"2"] [,"3"] [,"4"] [,"5"] [,"7"] [,"9"] [,"11"] [,"13"]
[1,]    25     30    100    10     10    0       0      10     0         0
[2,]    25     30     0     100     0    10      10     0      10        12

列番号 6 、 8 、および 10 が存在しないことに注意してください。これらは頻度表に表示されないためです。最終的に、この行列を関数に入れようとしていますimage.plot()。

更新 1: 行列に列番号 6、8、10 を表示できると思いますが、最終的には for ループを記述して、ゼロのエントリのみで構成される列を削除する必要があります。

更新 3: 実際には 250 のデータ ベクトルを使用しているため、250 のテーブル (それぞれの長さ/次元が異なります) を使用していることに注意してください。だから、私は効率的な解決策を探しています

更新 4: 上記は、私が達成したいことの要約として扱ってください。実際のデータセットは次のとおりです。

> dput(head(get.dist(fnn[1])))
structure(c(0.999214894571557, 0.000134589502018843, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05, 6.72947510094213e-05, 8.97263346792284e-05, 
2.24315836698071e-05, 4.48631673396142e-05, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 6.72947510094213e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05, 6.72947510094213e-05, 2.24315836698071e-05
), class = "table", .Dim = 18L, .Dimnames = structure(list(d = c("0", 
"1", "2", "3", "4", "5", "8", "9", "11", "12", "15", "16", "17", 
"18", "20", "22", "24", "31")), .Names = "d"))

> dput(head(get.dist(fnn[2])))
structure(c(0.71161956034096, 0.199147599820547, 0.0644010767160162, 
0.0147599820547331, 0.00327501121579183, 0.000807537012113055, 
6.72947510094213e-05, 0.000785105428443248, 0.000179452669358457, 
0.000134589502018843, 0.000112157918349035, 4.48631673396142e-05, 
6.72947510094213e-05, 0.00307312696276357, 0.00107671601615074, 
0.000336473755047106, 6.72947510094213e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05), class = "table", .Dim = 19L, .Dimnames = structure(list(
    d = c("0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "9", "10", "11", 
    "35", "36", "37", "38", "39", "40", "41", "42", "43")), .Names = "d"))

> dput(head(get.dist(fnn[3])))
structure(c(0.747353073126963, 0.13138178555406, 0.0295423956931359, 
0.0139075818752804, 0.0119560340960072, 0.0151861821444594, 0.0243382682817407, 
0.00697622252131, 0.00255720053835801, 0.00161507402422611, 0.00293853746074473, 
0.00116644235082997, 0.004419021982952, 0.0018842530282638, 0.000628084342754598, 
0.00053835800807537, 0.000448631673396142, 0.000493494840735756, 
0.000650515926424406, 0.000403768506056528, 0.000269179004037685, 
0.000179452669358457, 0.000269179004037685, 0.000179452669358457, 
8.97263346792284e-05, 0.000246747420367878, 4.48631673396142e-05, 
4.48631673396142e-05, 4.48631673396142e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05, 4.48631673396142e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05
), class = "table", .Dim = 39L, .Dimnames = structure(list(d = c("0", 
"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", 
"13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", 
"24", "25", "26", "27", "28", "30", "32", "33", "34", "36", "37", 
"38", "43", "54", "67")), .Names = "d"))

> dput(head(get.dist(fnn[4])))
structure(c(0.217743382682817, 0.49416778824585, 0.135150291610588, 
0.0331987438313145, 0.0243831314490803, 0.0431135038133692, 0.022790489008524, 
0.00912965455361149, 0.00614625392552714, 0.00937640197397936, 
0.00244504262000897, 0.000560789591745177, 0.000493494840735756, 
0.000448631673396142, 0.000336473755047106, 0.000112157918349035, 
0.000201884253028264, 4.48631673396142e-05, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05), class = "table", .Dim = 23L, .Dimnames = structure(list(
    d = c("0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", 
    "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "23", 
    "25", "45")), .Names = "d"))
4

3 に答える 3

3

Reduce提供されたデータが与えられた場合に機能するように見えるオプションを使用すると、次のようになります。

# make a list including your 3 dput parts
keylist <- list(d1,d2,d3)
result <- Reduce(function(...) merge(..., by="d", all=T), keylist)
result <- transform(result,row.names=d,d=NULL)
result <- t(result)
rownames(result) <- NULL

それはうまくいくようです：

> result[,c(1:2,44:45)]
             0            1           54           67
[1,] 0.9992149 0.0001345895           NA           NA
[2,] 0.7116196 0.1991475998           NA           NA
[3,] 0.7473531 0.1313817856 2.243158e-05 2.243158e-05
于 2013-08-20T03:26:37.667 に答える
1

私はデータフレームを使用していましたが、d1 と d2 が行列の場合、unlist呼び出しを削除してもこれは機能するはずです。

 M <- matrix(0, nrow=2, ncol=12 )
 colnames(M) <- as.character(0:11)
 M[1 , as.character(d1[1 , 2:7]) ] <- unlist(d1[2, 2:7 ])
 M

#      0  1   2  3  4 5 6 7 8  9 10 11
#[1,] 25 30 100 10 10 0 0 0 0 10  0  0
#[2,]  0  0   0  0  0 0 0 0 0  0  0  0

 M[2 , as.character(d2[1 , 2:7]) ] <- unlist(d2[2, 2:7 ])
 M
#-------------------
      0  1   2   3  4  5 6  7 8  9 10 11
[1,] 25 30 100  10 10  0 0  0 0 10  0  0
[2,] 25 30   0 100  0 10 0 10 0  0  0 10

私の例をマトリックスに変換します（マトリックスクラスからインデックスを継承します）：

 d1a <-data.matrix(d1[,-1])
 rownames(d1a) <- d1[,1]
 d2a <-data.matrix(d2[,-1])
 rownames(d2a) <- d2[,1]
 M[1 , as.character(d1a[1 , ]) ] <-d1a[2,  ]
 M[2 , as.character(d2a[1 , ]) ] <-d2a[2,  ]
 M
#---------
      0  1   2   3  4  5 6  7 8  9 10 11
[1,] 25 30 100  10 10  0 0  0 0 10  0  0
[2,] 25 30   0 100  0 10 0 10 0  0  0 10

thelatemail が考えているように (私はそうではありませんが)、これらが 1 行のテーブルである場合は、さらに簡単です。

 M[2 , colnames(d2b) ] <-d2b
 M[2 , colnames(d1b) ] <-d1b
 M

      0  1   2   3  4  5 6  7 8  9 10 11
[1,] 25 30 100  10 10  0 0  0 0 10  0  0
[2,] 25 30   0 100  0 10 0 10 0  0  0 10

そして、お願い、 お願い、 お願い、これらには for ループを使用しないでください:

> M[ , !colSums(M==0)==2]
      0  1   2   3  4  5  7  9 11
[1,] 25 30 100  10 10  0  0 10  0
[2,] 25 30   0 100  0 10 10  0 10

作成しない場合は、ゼロ列を削除する必要はありません。

おそらく、次の方法で dist.list を作成できます。

dist.list= lapply(fnn, get.dist)
# 3 element example built from your example

dist.list<-{}
dist.list[[1]] <-
structure(c(0.999214894571557, 0.000134589502018843, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05, 6.72947510094213e-05, 8.97263346792284e-05, 
2.24315836698071e-05, 4.48631673396142e-05, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 6.72947510094213e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 4.48631673396142e-05, 
2.24315836698071e-05, 6.72947510094213e-05, 2.24315836698071e-05
), class = "table", .Dim = 18L, .Dimnames = structure(list(d = c("0", 
"1", "2", "3", "4", "5", "8", "9", "11", "12", "15", "16", "17", 
"18", "20", "22", "24", "31")), .Names = "d"))

 dist.list[[2]] <-
structure(c(0.71161956034096, 0.199147599820547, 0.0644010767160162, 
0.0147599820547331, 0.00327501121579183, 0.000807537012113055, 
6.72947510094213e-05, 0.000785105428443248, 0.000179452669358457, 
0.000134589502018843, 0.000112157918349035, 4.48631673396142e-05, 
6.72947510094213e-05, 0.00307312696276357, 0.00107671601615074, 
0.000336473755047106, 6.72947510094213e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05), class = "table", .Dim = 19L, .Dimnames = structure(list(
    d = c("0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "9", "10", "11", 
    "35", "36", "37", "38", "39", "40", "41", "42", "43")), .Names = "d"))

 dist.list[[3]] <-
structure(c(0.747353073126963, 0.13138178555406, 0.0295423956931359, 
0.0139075818752804, 0.0119560340960072, 0.0151861821444594, 0.0243382682817407, 
0.00697622252131, 0.00255720053835801, 0.00161507402422611, 0.00293853746074473, 
0.00116644235082997, 0.004419021982952, 0.0018842530282638, 0.000628084342754598, 
0.00053835800807537, 0.000448631673396142, 0.000493494840735756, 
0.000650515926424406, 0.000403768506056528, 0.000269179004037685, 
0.000179452669358457, 0.000269179004037685, 0.000179452669358457, 
8.97263346792284e-05, 0.000246747420367878, 4.48631673396142e-05, 
4.48631673396142e-05, 4.48631673396142e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05, 4.48631673396142e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 
2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05, 2.24315836698071e-05
), class = "table", .Dim = 39L, .Dimnames = structure(list(d = c("0", 
"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", 
"13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", 
"24", "25", "26", "27", "28", "30", "32", "33", "34", "36", "37", 
"38", "43", "54", "67")), .Names = "d"))

all.names <- lapply(dist.list, names)
uniq.names <- unique(unlist(all.names))
M <- matrix(0, nrow=length(dist.list), ncol=length(uniq.names) )
colnames(M) <- uniq.names
for (i in seq_along(dist.list) ) {
          M[i, all.names[[i]] ] <- dist.list[[i]] }
M

最初の 20 列

             0            1            2            3            4
[1,] 0.9992149 0.0001345895 4.486317e-05 2.243158e-05 6.729475e-05
[2,] 0.7116196 0.1991475998 6.440108e-02 1.475998e-02 3.275011e-03
[3,] 0.7473531 0.1313817856 2.954240e-02 1.390758e-02 1.195603e-02
                5            8            9           11           12
[1,] 8.972633e-05 2.243158e-05 4.486317e-05 4.486317e-05 2.243158e-05
[2,] 8.075370e-04 0.000000e+00 7.851054e-04 1.345895e-04 0.000000e+00
[3,] 1.518618e-02 2.557201e-03 1.615074e-03 1.166442e-03 4.419022e-03
               15           16           17           18           20
[1,] 2.243158e-05 6.729475e-05 2.243158e-05 2.243158e-05 4.486317e-05
[2,] 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00
[3,] 5.383580e-04 4.486317e-04 4.934948e-04 6.505159e-04 2.691790e-04
# remainder excluded
于 2013-08-20T02:12:09.573 に答える
0

d1andd2をdata.tables にすると、共通キーで簡単にマージできます。

library(data.table)

> d1 <- data.table(value = c(0, 1, 2, 3, 4, 9), freq = c(25, 30, 100, 10, 10, 10))
> d2 <- data.table(value = c(0, 1, 3, 5, 7, 11), freq = c(25, 30, 100, 10, 10, 10))
> setkey(d1, value)
> setkey(d2, value)
> merge(d1, d2, all = TRUE)
   value freq.x freq.y
1:     0     25     25
2:     1     30     30
3:     2    100     NA
4:     3     10    100
5:     4     10     NA
6:     5     NA     10
7:     7     NA     10
8:     9     10     NA
9:    11     NA     10

その後、結果を行列に変換したり、s をsdata.tableに置き換えたりすることができます。NA0

于 2013-08-20T02:05:06.507 に答える