是否可以将矩阵的列和行组合成 R 中的一列？
Is it possible to combine columns and rows of a matrix to become one column in R?
我有一个格式如下的矩阵：
EeBi3 EeBi4 EeBi18 EeBi19 EeBi20 EeBi23 EeBi27 EeBi34 KbFk2 KbFk4 KbFk6 PeHa8 PeHa10
EeBi3 0.0000000 0.30663054 0.30939201 0.31964525 0.0159719 0.200989592 0.29318178 0.1162526 0.2489781 0.09343830 0.4376092 0.28687875 0.35159621
EeBi4 0.3066305 0.00000000 0.02987622 0.11442012 0.3137519 0.333896798 0.08233566 0.3839975 0.4120018 0.30765367 0.2593018 0.15041463 0.27422173
EeBi18 0.3093920 0.02987622 0.00000000 0.08480880 0.3151130 0.318278424 0.05511679 0.3789155 0.4316341 0.30132272 0.2884377 0.12382093 0.24602851
EeBi19 0.3196452 0.11442012 0.08480880 0.00000000 0.3212185 0.274155334 0.03894638 0.3640993 0.4838800 0.28618071 0.3731422 0.05429169 0.16382697
EeBi20 0.0159719 0.31375186 0.31511302 0.32121855 0.0000000 0.188280009 0.29625886 0.1005033 0.2628903 0.08056380 0.4516085 0.28621750 0.34553757
EeBi23 0.2009896 0.33389680 0.31827842 0.27415533 0.1882800 0.000000000 0.27230274 0.1439996 0.4494438 0.10773002 0.5530131 0.22094569 0.20590374
EeBi27 0.2931818 0.08233566 0.05511679 0.03894638 0.2962589 0.272302737 0.00000000 0.3479591 0.4467920 0.26956435 0.3412793 0.06870414 0.19191949
EeBi34 0.1162526 0.38399750 0.37891551 0.36409933 0.1005033 0.143999586 0.34795908 0.0000000 0.3469285 0.07839490 0.5480826 0.31866487 0.34135589
KbFk2 0.2489781 0.41200179 0.43163407 0.48387998 0.2628903 0.449443831 0.44679200 0.3469285 0.0000000 0.34232527 0.3783952 0.47407413 0.57176468
KbFk4 0.0934383 0.30765367 0.30132272 0.28618071 0.0805638 0.107730017 0.26956435 0.0783949 0.3423253 0.00000000 0.4877729 0.24203774 0.27817792
KbFk6 0.4376092 0.25930176 0.28843765 0.37314224 0.4516085 0.553013136 0.34127927 0.5480826 0.3783952 0.48777287 0.0000000 0.40799603 0.53306173
PeHa8 0.2868788 0.15041463 0.12382093 0.05429169 0.2862175 0.220945691 0.06870414 0.3186649 0.4740741 0.24203774 0.4079960 0.00000000 0.12569638
PeHa10 0.3515962 0.27422173 0.24602851 0.16382697 0.3455376 0.205903745 0.19191949 0.3413559 0.5717647 0.27817792 0.5330617 0.12569638 0.00000000
PeHa11 0.3266313 0.19913019 0.17049466 0.08777039 0.3238718 0.225254817 0.11719478 0.3420208 0.5260750 0.26935327 0.4583761 0.05591193 0.07605928
PeHa12 0.3367256 0.25685361 0.22895587 0.14776433 0.3311734 0.199071506 0.17451819 0.3311436 0.5544202 0.26576569 0.5153881 0.10762639 0.01867100
PeHa17 0.3226647 0.22348872 0.19556777 0.11480606 0.3185359 0.204898410 0.14115379 0.3284669 0.5319505 0.25865025 0.4821449 0.07477337 0.05098563
PeHa22 0.3192500 0.18051405 0.15192028 0.06971327 0.3173386 0.229989867 0.09858663 0.3408997 0.5129427 0.26656850 0.4397559 0.03963477 0.09435762
PeHa25 0.3499101 0.18520962 0.15549736 0.07084135 0.3483912 0.259937765 0.10726345 0.3728101 0.5380142 0.29849906 0.4434609 0.06489490 0.10213880
PeHa26 0.1877320 0.32395308 0.30917395 0.26804570 0.1753025 0.014166801 0.26442013 0.1362758 0.4359037 0.09476091 0.5403134 0.21548450 0.20874388
PeHa30 0.1956270 0.32984662 0.31455875 0.27161616 0.1830246 0.005714928 0.26905891 0.1407653 0.4439777 0.10246103 0.5478803 0.21864639 0.20693512
PeHa43 0.3358969 0.20661476 0.17768612 0.09399550 0.3329394 0.230353071 0.12508568 0.3494262 0.5361312 0.27739154 0.4659164 0.06557053 0.07056457
PeHa45 0.3025261 0.20539838 0.17835277 0.10133805 0.2989947 0.196441684 0.12334593 0.3138035 0.5091367 0.24196955 0.4630190 0.05508370 0.07192619
PeHa47 0.2138750 0.33400149 0.31728296 0.26975857 0.2014510 0.014273766 0.26989353 0.1581370 0.4619302 0.12090088 0.5575339 0.21603364 0.19424960
PeHa50 0.2468650 0.36568309 0.34748133 0.29434339 0.2336665 0.047023708 0.29810038 0.1785470 0.4956838 0.15342675 0.5934922 0.24008087 0.19860087
PeHa51 0.1730793 0.33592434 0.32283678 0.28635167 0.1596276 0.031828605 0.28029671 0.1125863 0.4220459 0.07977824 0.5442145 0.23473247 0.23297788
PeHa52 0.3030116 0.18863513 0.16123152 0.08357227 0.3004033 0.208501727 0.10638561 0.3207493 0.5031884 0.24716364 0.4468453 0.03909335 0.08660320
PeHa58 0.2069011 0.33127083 0.31505394 0.26918808 0.1944690 0.008221430 0.26832527 0.1520985 0.4549954 0.11391921 0.5529698 0.21571158 0.19799795
PeHa67 0.3270270 0.23218661 0.20422008 0.12315449 0.3225332 0.203926993 0.14985361 0.3299117 0.5384731 0.26116032 0.4908683 0.08346663 0.04226329
我想放入这个数据框中：
Pair Count TC CF/TC
1 KbFk6/KbFk2 2 27 0.07407407
2 KbFk4/KbFk2 1 27 0.03703704
3 PeHa58/KbFk2 1 27 0.03703704
4 PeHa12/KbFk2 1 27 0.03703704
5 PeHa10/KbFk2 1 27 0.03703704
6 PeHa22/KbFk2 1 27 0.03703704
7 PeHa50/KbFk2 1 27 0.03703704
8 PeHa11/KbFk2 1 27 0.03703704
9 PeHa26/KbFk2 1 27 0.03703704
10 PeHa51/KbFk2 1 27 0.03703704
11 PeHa67/KbFk2 1 27 0.03703704
12 PeHa8/KbFk2 1 27 0.03703704
13 PeHa25/KbFk2 1 27 0.03703704
14 PeHa30/KbFk2 1 27 0.03703704
15 PeHa47/KbFk2 1 27 0.03703704
16 PeHa45/KbFk2 1 27 0.03703704
17 PeHa52/KbFk2 1 27 0.03703704
18 PeHa17/KbFk2 1 27 0.03703704
19 PeHa43/KbFk2 1 27 0.03703704
20 PeHa58/KbFk6 1 27 0.03703704
21 PeHa12/KbFk6 1 27 0.03703704
22 PeHa10/KbFk6 1 27 0.03703704
23 PeHa22/KbFk6 1 27 0.03703704
24 PeHa50/KbFk6 1 27 0.03703704
25 PeHa11/KbFk6 1 27 0.03703704
26 PeHa26/KbFk6 1 27 0.03703704
27 PeHa51/KbFk6 1 27 0.03703704
28 PeHa67/KbFk6 1 27 0.03703704
29 PeHa8/KbFk6 1 27 0.03703704
30 PeHa25/KbFk6 1 27 0.03703704
我正在尝试获取为矩阵中的每一对找到的值，并将其添加到数据框中的同一对，并且所述值是数据框中的一列。这些对也需要是唯一的并且不能重复，即 A/B 和 B/A。我该怎么做？
我们可以在分隔符 / 处拆分 'pair' 列，然后使用 pivot_wider
将其转换为宽格式
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
group_by(Pair) %>%
mutate(rn = row_number()) %>%
separate(Pair, into = c("Pair1", "Pair2")) %>%
select(-TC, -Count) %>%
pivot_wider(names_from = Pair2, values_from = CF.TC)
或 xtabs 来自 base R
df2 <- transform(read.table(text = df1$Pair, sep="/", header = FALSE),
CFTC = df1$CF.TC)
lvls <- sort(unique(unlist(df2[1:2])))
df2[1:2] <- lapply(df2[1:2], factor, levels = lvls)
xtabs(CFTC ~ ., df2)
如果是反方向
library(reshape2)
melt(longdf) %>%
mutate(Pair = str_c(V1, V2, sep="/"))
我有一个格式如下的矩阵：
EeBi3 EeBi4 EeBi18 EeBi19 EeBi20 EeBi23 EeBi27 EeBi34 KbFk2 KbFk4 KbFk6 PeHa8 PeHa10
EeBi3 0.0000000 0.30663054 0.30939201 0.31964525 0.0159719 0.200989592 0.29318178 0.1162526 0.2489781 0.09343830 0.4376092 0.28687875 0.35159621
EeBi4 0.3066305 0.00000000 0.02987622 0.11442012 0.3137519 0.333896798 0.08233566 0.3839975 0.4120018 0.30765367 0.2593018 0.15041463 0.27422173
EeBi18 0.3093920 0.02987622 0.00000000 0.08480880 0.3151130 0.318278424 0.05511679 0.3789155 0.4316341 0.30132272 0.2884377 0.12382093 0.24602851
EeBi19 0.3196452 0.11442012 0.08480880 0.00000000 0.3212185 0.274155334 0.03894638 0.3640993 0.4838800 0.28618071 0.3731422 0.05429169 0.16382697
EeBi20 0.0159719 0.31375186 0.31511302 0.32121855 0.0000000 0.188280009 0.29625886 0.1005033 0.2628903 0.08056380 0.4516085 0.28621750 0.34553757
EeBi23 0.2009896 0.33389680 0.31827842 0.27415533 0.1882800 0.000000000 0.27230274 0.1439996 0.4494438 0.10773002 0.5530131 0.22094569 0.20590374
EeBi27 0.2931818 0.08233566 0.05511679 0.03894638 0.2962589 0.272302737 0.00000000 0.3479591 0.4467920 0.26956435 0.3412793 0.06870414 0.19191949
EeBi34 0.1162526 0.38399750 0.37891551 0.36409933 0.1005033 0.143999586 0.34795908 0.0000000 0.3469285 0.07839490 0.5480826 0.31866487 0.34135589
KbFk2 0.2489781 0.41200179 0.43163407 0.48387998 0.2628903 0.449443831 0.44679200 0.3469285 0.0000000 0.34232527 0.3783952 0.47407413 0.57176468
KbFk4 0.0934383 0.30765367 0.30132272 0.28618071 0.0805638 0.107730017 0.26956435 0.0783949 0.3423253 0.00000000 0.4877729 0.24203774 0.27817792
KbFk6 0.4376092 0.25930176 0.28843765 0.37314224 0.4516085 0.553013136 0.34127927 0.5480826 0.3783952 0.48777287 0.0000000 0.40799603 0.53306173
PeHa8 0.2868788 0.15041463 0.12382093 0.05429169 0.2862175 0.220945691 0.06870414 0.3186649 0.4740741 0.24203774 0.4079960 0.00000000 0.12569638
PeHa10 0.3515962 0.27422173 0.24602851 0.16382697 0.3455376 0.205903745 0.19191949 0.3413559 0.5717647 0.27817792 0.5330617 0.12569638 0.00000000
PeHa11 0.3266313 0.19913019 0.17049466 0.08777039 0.3238718 0.225254817 0.11719478 0.3420208 0.5260750 0.26935327 0.4583761 0.05591193 0.07605928
PeHa12 0.3367256 0.25685361 0.22895587 0.14776433 0.3311734 0.199071506 0.17451819 0.3311436 0.5544202 0.26576569 0.5153881 0.10762639 0.01867100
PeHa17 0.3226647 0.22348872 0.19556777 0.11480606 0.3185359 0.204898410 0.14115379 0.3284669 0.5319505 0.25865025 0.4821449 0.07477337 0.05098563
PeHa22 0.3192500 0.18051405 0.15192028 0.06971327 0.3173386 0.229989867 0.09858663 0.3408997 0.5129427 0.26656850 0.4397559 0.03963477 0.09435762
PeHa25 0.3499101 0.18520962 0.15549736 0.07084135 0.3483912 0.259937765 0.10726345 0.3728101 0.5380142 0.29849906 0.4434609 0.06489490 0.10213880
PeHa26 0.1877320 0.32395308 0.30917395 0.26804570 0.1753025 0.014166801 0.26442013 0.1362758 0.4359037 0.09476091 0.5403134 0.21548450 0.20874388
PeHa30 0.1956270 0.32984662 0.31455875 0.27161616 0.1830246 0.005714928 0.26905891 0.1407653 0.4439777 0.10246103 0.5478803 0.21864639 0.20693512
PeHa43 0.3358969 0.20661476 0.17768612 0.09399550 0.3329394 0.230353071 0.12508568 0.3494262 0.5361312 0.27739154 0.4659164 0.06557053 0.07056457
PeHa45 0.3025261 0.20539838 0.17835277 0.10133805 0.2989947 0.196441684 0.12334593 0.3138035 0.5091367 0.24196955 0.4630190 0.05508370 0.07192619
PeHa47 0.2138750 0.33400149 0.31728296 0.26975857 0.2014510 0.014273766 0.26989353 0.1581370 0.4619302 0.12090088 0.5575339 0.21603364 0.19424960
PeHa50 0.2468650 0.36568309 0.34748133 0.29434339 0.2336665 0.047023708 0.29810038 0.1785470 0.4956838 0.15342675 0.5934922 0.24008087 0.19860087
PeHa51 0.1730793 0.33592434 0.32283678 0.28635167 0.1596276 0.031828605 0.28029671 0.1125863 0.4220459 0.07977824 0.5442145 0.23473247 0.23297788
PeHa52 0.3030116 0.18863513 0.16123152 0.08357227 0.3004033 0.208501727 0.10638561 0.3207493 0.5031884 0.24716364 0.4468453 0.03909335 0.08660320
PeHa58 0.2069011 0.33127083 0.31505394 0.26918808 0.1944690 0.008221430 0.26832527 0.1520985 0.4549954 0.11391921 0.5529698 0.21571158 0.19799795
PeHa67 0.3270270 0.23218661 0.20422008 0.12315449 0.3225332 0.203926993 0.14985361 0.3299117 0.5384731 0.26116032 0.4908683 0.08346663 0.04226329
我想放入这个数据框中：
Pair Count TC CF/TC
1 KbFk6/KbFk2 2 27 0.07407407
2 KbFk4/KbFk2 1 27 0.03703704
3 PeHa58/KbFk2 1 27 0.03703704
4 PeHa12/KbFk2 1 27 0.03703704
5 PeHa10/KbFk2 1 27 0.03703704
6 PeHa22/KbFk2 1 27 0.03703704
7 PeHa50/KbFk2 1 27 0.03703704
8 PeHa11/KbFk2 1 27 0.03703704
9 PeHa26/KbFk2 1 27 0.03703704
10 PeHa51/KbFk2 1 27 0.03703704
11 PeHa67/KbFk2 1 27 0.03703704
12 PeHa8/KbFk2 1 27 0.03703704
13 PeHa25/KbFk2 1 27 0.03703704
14 PeHa30/KbFk2 1 27 0.03703704
15 PeHa47/KbFk2 1 27 0.03703704
16 PeHa45/KbFk2 1 27 0.03703704
17 PeHa52/KbFk2 1 27 0.03703704
18 PeHa17/KbFk2 1 27 0.03703704
19 PeHa43/KbFk2 1 27 0.03703704
20 PeHa58/KbFk6 1 27 0.03703704
21 PeHa12/KbFk6 1 27 0.03703704
22 PeHa10/KbFk6 1 27 0.03703704
23 PeHa22/KbFk6 1 27 0.03703704
24 PeHa50/KbFk6 1 27 0.03703704
25 PeHa11/KbFk6 1 27 0.03703704
26 PeHa26/KbFk6 1 27 0.03703704
27 PeHa51/KbFk6 1 27 0.03703704
28 PeHa67/KbFk6 1 27 0.03703704
29 PeHa8/KbFk6 1 27 0.03703704
30 PeHa25/KbFk6 1 27 0.03703704
我正在尝试获取为矩阵中的每一对找到的值，并将其添加到数据框中的同一对，并且所述值是数据框中的一列。这些对也需要是唯一的并且不能重复，即 A/B 和 B/A。我该怎么做？
我们可以在分隔符 / 处拆分 'pair' 列，然后使用 pivot_wider
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
group_by(Pair) %>%
mutate(rn = row_number()) %>%
separate(Pair, into = c("Pair1", "Pair2")) %>%
select(-TC, -Count) %>%
pivot_wider(names_from = Pair2, values_from = CF.TC)
或 xtabs 来自 base R
df2 <- transform(read.table(text = df1$Pair, sep="/", header = FALSE),
CFTC = df1$CF.TC)
lvls <- sort(unique(unlist(df2[1:2])))
df2[1:2] <- lapply(df2[1:2], factor, levels = lvls)
xtabs(CFTC ~ ., df2)
如果是反方向
library(reshape2)
melt(longdf) %>%
mutate(Pair = str_c(V1, V2, sep="/"))