将列数组转换为交替行
Converting column arrays to alternating rows
来自以下格式...（x1-x27，y1-y27 是数字 x,y 坐标，需要移动到单个行，对于每个主题。）
Subj X Y
1 x1 y1
1 x2 y2
1 x3 y3
1 x4 y4
1 x5 y5
1 x6 y6
1 x7 y7
1 x8 y8
1 x9 y9
2 x10 y10
2 x11 y11
2 x12 y12
2 x13 y13
2 x14 y14
2 x15 y15
2 x16 y16
2 x17 y17
2 x18 y18
3 x19 y19
3 x20 y20
3 x21 y21
3 x22 y22
3 x23 y23
3 x24 y24
3 x25 y25
3 x26 y26
3 x27 y27
格式如下图：
Subj X Y
1 x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 x5 y5 x6 y6 x7 y7 x8 y8 x9 y9
2 x10 y10 x11 y11 x12 y12 x13 y13 x14 y14 x15 y15 x16 y16 x17 y17 x18 y18
3 x19 y19 x20 y20 x21 y21 x22 y22 x23 y23 x24 y24 x25 y25 x26 y26 x27 y27
我想使用 R 或 MATLAB R2016a 来完成此操作。
这是在 MATLAB R2016b 中执行此操作的一种方法：
in = [repelem(1:3,9).' ...
strcat(string('x'), string((1:27).')) ...
strcat(string('y'), string((1:27).'))];
u = unique(in(:,1));
out = [u reshape(in(:,2:3).', [], numel(u)).'];
在旧版本中，您可能会使用元胞数组而不是 string 变量（除非 x1...y27 实际上是数字，在这种情况下，常规数组就可以）。
使用concatenation和find()，很简单。这是一个示例代码：
clc;clear;close;
SubjectMatrix=[
1 ,11 ,21;
1 ,12 ,22;
1 ,13 ,23;
1 ,14 ,24;
1 ,15 ,25;
1 ,16 ,26;
1 ,17 ,27;
1 ,18 ,28;
1 ,19 ,29;
2 ,110 ,210;
2 ,111 ,211;
2 ,112 ,212;
2 ,113 ,213;
2 ,114 ,214;
2 ,115 ,215;
2 ,116 ,216;
2 ,117 ,217;
2 ,118 ,218;
3 ,119 ,219;
3 ,120 ,220;
3 ,121 ,221;
3 ,122 ,222;
3 ,123 ,223;
3 ,124 ,224;
3 ,125 ,225;
3 ,126 ,226;
3 ,127 ,227; ];
Subject1=[];
Subject2=[];
Subject3=[];
Matcoor=find(SubjectMatrix(:,1)==1);
for i=1:length(Matcoor)
Subject1=[Subject1 SubjectMatrix(Matcoor(i),2:3)];%concatenation
end
Matcoor=find(SubjectMatrix(:,1)==2);
for i=1:length(Matcoor)
Subject2=[Subject2 SubjectMatrix(Matcoor(i),2:3)];%concatenation
end
Matcoor=find(SubjectMatrix(:,1)==3);
for i=1:length(Matcoor)
Subject3=[Subject3 SubjectMatrix(Matcoor(i),2:3)];%concatenation
end
这里是Matlab上的另一种方式，使用线性索引（假设题目编号为正整数）：
data = [repelem([1 2 4],4).' randi(50,12,2)]; % some data...
%% code start here: %%
unsubj = unique(data(:,1)); % get unique subjucts numbers
coordsN = numel(data(:,2:end))/numel(unsubj); % no. data values per subject
% linear indices for the data
coord_ind = bsxfun(@plus,unsubj,0:max(unsubj):coordsN*max(unsubj)-1).';
output = zeros(max(unsubj),coordsN); % initialize the output
output(coord_ind(:)) = data(:,2:3).'; % fill the output matrix
subjT(unsubj) = unsubj; % make the first column
output = [subjT.' output]; % add the subect column
此解决方案的优势在于它还可以将不连续的行号作为主题的输入（如上面代码中的示例所示）。
在R中，您可以使用data.table重塑。这是最灵活的方法，因为不同 Subj 的数量不受限制，每个 Subj 的坐标数量也不受限制。
library(data.table)
DTM <- melt(DT, id.var = "Subj")
dcast(DTM, Subj ~ rowid(Subj, variable) + variable, value.var = "value")
# Subj 1_X 1_Y 2_X 2_Y 3_X 3_Y 4_X 4_Y 5_X 5_Y 6_X 6_Y 7_X 7_Y 8_X 8_Y 9_X 9_Y
#1: 1 x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 x5 y5 x6 y6 x7 y7 x8 y8 x9 y9
#2: 2 x10 y10 x11 y11 x12 y12 x13 y13 x14 y14 x15 y15 x16 y16 x17 y17 x18 y18
#3: 3 x19 y19 x20 y20 x21 y21 x22 y22 x23 y23 x24 y24 x25 y25 x26 y26 x27 y27
首先，DT从宽格式重塑为长格式，这样所有坐标都是
在 value 列中。 variable 列包含 "X" 和 "Y" 以指示从中获取值的原始列名称。
然后，熔融数据DTM从长到宽重新整形。因此，一个行索引是动态创建的，它对应于原始 DT 中每个 Subj 的行号。列首先按此行索引排序，然后按变量名排序，以确保 X 和 Y 值交替出现。
如果每个组的坐标数不同，则缺失的列值将用 NA 填充。
这可以合并为一行代码：
dcast(melt(DT, id.var = "Subj"), Subj ~ rowid(Subj, variable) + variable, value.var = "value")
请注意，还有另一种使用 matrix 的方法，但这需要更多的代码行并且不太灵活，因为所有 Subj.[=27 的坐标对数量必须相同=]
数据
DT <- structure(list(Subj = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L), X = c("x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6", "x7", "x8", "x9",
"x10", "x11", "x12", "x13", "x14", "x15", "x16", "x17", "x18",
"x19", "x20", "x21", "x22", "x23", "x24", "x25", "x26", "x27"
), Y = c("y1", "y2", "y3", "y4", "y5", "y6", "y7", "y8", "y9",
"y10", "y11", "y12", "y13", "y14", "y15", "y16", "y17", "y18",
"y19", "y20", "y21", "y22", "y23", "y24", "y25", "y26", "y27"
)), .Names = c("Subj", "X", "Y"), row.names = c(NA, -27L), class = c("data.table",
"data.frame"))
来自以下格式...（x1-x27，y1-y27 是数字 x,y 坐标，需要移动到单个行，对于每个主题。）
Subj X Y
1 x1 y1
1 x2 y2
1 x3 y3
1 x4 y4
1 x5 y5
1 x6 y6
1 x7 y7
1 x8 y8
1 x9 y9
2 x10 y10
2 x11 y11
2 x12 y12
2 x13 y13
2 x14 y14
2 x15 y15
2 x16 y16
2 x17 y17
2 x18 y18
3 x19 y19
3 x20 y20
3 x21 y21
3 x22 y22
3 x23 y23
3 x24 y24
3 x25 y25
3 x26 y26
3 x27 y27
格式如下图：
Subj X Y
1 x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 x5 y5 x6 y6 x7 y7 x8 y8 x9 y9
2 x10 y10 x11 y11 x12 y12 x13 y13 x14 y14 x15 y15 x16 y16 x17 y17 x18 y18
3 x19 y19 x20 y20 x21 y21 x22 y22 x23 y23 x24 y24 x25 y25 x26 y26 x27 y27
我想使用 R 或 MATLAB R2016a 来完成此操作。
这是在 MATLAB R2016b 中执行此操作的一种方法：
in = [repelem(1:3,9).' ...
strcat(string('x'), string((1:27).')) ...
strcat(string('y'), string((1:27).'))];
u = unique(in(:,1));
out = [u reshape(in(:,2:3).', [], numel(u)).'];
在旧版本中，您可能会使用元胞数组而不是 string 变量（除非 x1...y27 实际上是数字，在这种情况下，常规数组就可以）。
使用concatenation和find()，很简单。这是一个示例代码：
clc;clear;close;
SubjectMatrix=[
1 ,11 ,21;
1 ,12 ,22;
1 ,13 ,23;
1 ,14 ,24;
1 ,15 ,25;
1 ,16 ,26;
1 ,17 ,27;
1 ,18 ,28;
1 ,19 ,29;
2 ,110 ,210;
2 ,111 ,211;
2 ,112 ,212;
2 ,113 ,213;
2 ,114 ,214;
2 ,115 ,215;
2 ,116 ,216;
2 ,117 ,217;
2 ,118 ,218;
3 ,119 ,219;
3 ,120 ,220;
3 ,121 ,221;
3 ,122 ,222;
3 ,123 ,223;
3 ,124 ,224;
3 ,125 ,225;
3 ,126 ,226;
3 ,127 ,227; ];
Subject1=[];
Subject2=[];
Subject3=[];
Matcoor=find(SubjectMatrix(:,1)==1);
for i=1:length(Matcoor)
Subject1=[Subject1 SubjectMatrix(Matcoor(i),2:3)];%concatenation
end
Matcoor=find(SubjectMatrix(:,1)==2);
for i=1:length(Matcoor)
Subject2=[Subject2 SubjectMatrix(Matcoor(i),2:3)];%concatenation
end
Matcoor=find(SubjectMatrix(:,1)==3);
for i=1:length(Matcoor)
Subject3=[Subject3 SubjectMatrix(Matcoor(i),2:3)];%concatenation
end
这里是Matlab上的另一种方式，使用线性索引（假设题目编号为正整数）：
data = [repelem([1 2 4],4).' randi(50,12,2)]; % some data...
%% code start here: %%
unsubj = unique(data(:,1)); % get unique subjucts numbers
coordsN = numel(data(:,2:end))/numel(unsubj); % no. data values per subject
% linear indices for the data
coord_ind = bsxfun(@plus,unsubj,0:max(unsubj):coordsN*max(unsubj)-1).';
output = zeros(max(unsubj),coordsN); % initialize the output
output(coord_ind(:)) = data(:,2:3).'; % fill the output matrix
subjT(unsubj) = unsubj; % make the first column
output = [subjT.' output]; % add the subect column
此解决方案的优势在于它还可以将不连续的行号作为主题的输入（如上面代码中的示例所示）。
在R中，您可以使用data.table重塑。这是最灵活的方法，因为不同 Subj 的数量不受限制，每个 Subj 的坐标数量也不受限制。
library(data.table)
DTM <- melt(DT, id.var = "Subj")
dcast(DTM, Subj ~ rowid(Subj, variable) + variable, value.var = "value")
# Subj 1_X 1_Y 2_X 2_Y 3_X 3_Y 4_X 4_Y 5_X 5_Y 6_X 6_Y 7_X 7_Y 8_X 8_Y 9_X 9_Y
#1: 1 x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 x5 y5 x6 y6 x7 y7 x8 y8 x9 y9
#2: 2 x10 y10 x11 y11 x12 y12 x13 y13 x14 y14 x15 y15 x16 y16 x17 y17 x18 y18
#3: 3 x19 y19 x20 y20 x21 y21 x22 y22 x23 y23 x24 y24 x25 y25 x26 y26 x27 y27
首先，DT从宽格式重塑为长格式，这样所有坐标都是
在 value 列中。 variable 列包含 "X" 和 "Y" 以指示从中获取值的原始列名称。
然后，熔融数据DTM从长到宽重新整形。因此，一个行索引是动态创建的，它对应于原始 DT 中每个 Subj 的行号。列首先按此行索引排序，然后按变量名排序，以确保 X 和 Y 值交替出现。
如果每个组的坐标数不同，则缺失的列值将用 NA 填充。
这可以合并为一行代码：
dcast(melt(DT, id.var = "Subj"), Subj ~ rowid(Subj, variable) + variable, value.var = "value")
请注意，还有另一种使用 matrix 的方法，但这需要更多的代码行并且不太灵活，因为所有 Subj.[=27 的坐标对数量必须相同=]
数据
DT <- structure(list(Subj = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L), X = c("x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6", "x7", "x8", "x9",
"x10", "x11", "x12", "x13", "x14", "x15", "x16", "x17", "x18",
"x19", "x20", "x21", "x22", "x23", "x24", "x25", "x26", "x27"
), Y = c("y1", "y2", "y3", "y4", "y5", "y6", "y7", "y8", "y9",
"y10", "y11", "y12", "y13", "y14", "y15", "y16", "y17", "y18",
"y19", "y20", "y21", "y22", "y23", "y24", "y25", "y26", "y27"
)), .Names = c("Subj", "X", "Y"), row.names = c(NA, -27L), class = c("data.table",
"data.frame"))