通过分组因子对 data.frame 中的矩阵列表列求和

Question

我有一个 dataframe，其中一列是一个列表，其中包含每一行的矩阵，为该观察定义了一个转换矩阵。

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，它们是每个分组因子的所有矩阵的总和。我需要这种方法来泛化到任意数量的组，因为我不会提前知道分组因子的数量。

我试过by_slice和do，但我所能输出的只是所有矩阵的总和，或者a或[=15=的总和] 单独的矩阵——不绑定在一个组中。

Answer 1

您可以通过将矩阵嵌套在组中（使用 tidyr 的 nest）来实现，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 列将在每个组内添加矩阵。

如果您想将其转换为包含矩阵项 a/b/c 的命名列表，您可以这样做：

lst <- results$summed
names(lst) <- results$g
lst

或者：

results %>%
  select(-data) %>%
  spread(g, summed)

Answer 2

使用 group_by、summarise 和 reduce 的另一种方式：

m_sum <- function(l) {
  reduce(l, `+`) %>% list()
}

group_by(d, g) %>%
  summarise(m_sum = m_sum(m)) %>%
  select(m_sum) %>%
  unlist(recursive = FALSE)

通过分组因子对 data.frame 中的矩阵列表列求和

Sum a list column of matrices in a data.frame by grouping factor

r

dplyr

tidyverse