根据 R 中的查找 table 聚合矩阵

Question

我尝试使用存储在 R 中的另一个查找 table (.csv) 中的信息来聚合大型矩阵 (.csv)。

An example of the large matrix:
   z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8
z1  1  1  1  1  1  1  1  1
z2  2  2  2  2  2  2  2  2
z3  3  3  3  3  3  3  3  3
z4  0  0  0  0  0  0  0  0
z5  1  1  1  1  1  1  1  1
z6  2  2  2  2  2  2  2  2
z7  1  1  1  1  1  1  1  1
z8  0  0  0  0  0  0  0  0

我有一个查询 table 告诉我哪些区域要聚合在一起，例如：

old  new
z1   D1
z2   D1
z3   D1
z4   D4
z5   D4
z6   D6
z7   D7
z8   D7

这意味着我需要将 z1、z2、z3 聚合到一个组中。 z4 和 z5 到另一个组，依此类推...

基于此查找 table，我将创建一个如下所示的新矩阵：

    D1  D4  D6  D7
D1  18  12   6  12
D4   3   2   1   2
D6   6   4   2   4
D7   3   2   1   2

这是通过根据查找 table:

用下面显示的块对原始矩阵中的元素求和来完成的

     z1 z2 z3   z4 z5   z6   z7 z8

z1   1  1  1    1  1    1    1  1
z2   2  2  2    2  2    2    2  2
z3   3  3  3    3  3    3    3  3

z4   0  0  0    0  0    0    0  0
z5   1  1  1    1  1    1    1  1

z6   2  2  2    2  2    2    2  2

z7   1  1  1    1  1    1    1  1
z8   0  0  0    0  0    0    0  0

我很想知道如何在 R 中高效地执行此操作。非常感谢。

Answer 1

我们可以用 outer

un1 <- unique(df1$new)    
out <- outer(un1, un1, FUN = Vectorize(function(x, y)  
         sum(m1[df1$old[df1$new == x], df1$old[df1$new == y]])))
dimnames(out) <- list(un1, un1)
out
#   D1 D4 D6 D7
#D1 18 12  6 12
#D4  3  2  1  2
#D6  6  4  2  4
#D7  3  2  1  2

数据

df1 <- structure(list(old = c("z1", "z2", "z3", "z4", "z5", "z6", "z7", 
"z8"), new = c("D1", "D1", "D1", "D4", "D4", "D6", "D7", "D7"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))

m1 <- structure(c(1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 
2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 
2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 
2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 
2L, 1L, 0L), .Dim = c(8L, 8L), .Dimnames = list(c("z1", "z2", 
"z3", "z4", "z5", "z6", "z7", "z8"), c("z1", "z2", "z3", "z4", 
"z5", "z6", "z7", "z8")))

根据 R 中的查找 table 聚合矩阵

Aggregate a matrix based on a lookup table in R

r

matrix

lookup-tables

aggregation

数据