使用which()处理矩阵数据，return所有行名

Question

我想使用 which() 和 return 所有行名称来处理以下矩阵数据，例如：

m = matrix(seq(-1,1, 0.5), nrow = 3)

#     [,1] [,2]
#[1,] -1.0  0.5
#[2,] -0.5  1.0
#[3,]  0.0 -1.0

which(m==0.5,arr.ind=TRUE)
#       row col
# [1,]   1   2

我怎样才能得到这样的矩阵？ table中可以显示所有行名，col中缺失值为NA。

#       row col
# [1,]   1   2
# [2,]   2   NA
# [3,]   3   NA
# [4,]   4   NA

Answer 1

这里有一个方法，先把矩阵变成dataframe，然后用tidyr::complete()根据m的行数“扩充”dataframe。最后改回矩阵。

library(tidyverse)

as.data.frame(which(m==0.5,arr.ind=TRUE)) %>% 
  complete(row = 1:nrow(m)) %>% 
  as.matrix()

    row col
[1,]   1   2
[2,]   2  NA
[3,]   3  NA

Answer 2

仅使用 base R，您就可以构建一个函数。请在下面找到一个代表：

Reprex

您的数据

m = matrix(seq(-1,1, 0.5), nrow = 3)

函数代码

indexfunct <- function(x, value){
  res <- matrix(NA, nrow = dim(x)[1], ncol = dim(x)[2], dimnames = (list(seq(dim(x)[1]), c("row", "col"))))
  res[,1] <- seq(dim(x)[1])
  res[which(x==value,arr.ind=TRUE)[,1],2] <- which(x==value,arr.ind=TRUE)[,2]
  return(res)
}

函数的输出

indexfunct(m, value = 0.5)
#>   row col
#> 1   1   2
#> 2   2  NA
#> 3   3  NA

^{由 reprex package (v2.0.1)}

创建于 2022-03-06

Answer 3

另一种可能的基础 R 解决方案：

m = matrix(seq(-1,1, 0.5), nrow = 3)

rbind(which(m == 0.5, arr.ind = TRUE), 
      cbind(setdiff(1:nrow(m), which(m == 0.5, arr.ind = TRUE)[,"row"]), NA))

#>      row col
#> [1,]   1   2
#> [2,]   2  NA
#> [3,]   3  NA

如果需要一个功能：

getindexes <- function(mat, value)
{
  rbind(which(mat == value, arr.ind = TRUE), 
        cbind(setdiff(1:nrow(mat), which(mat == value,arr.ind = TRUE)[,"row"]), NA))
}  

getindexes(m, 0.5)

#>      row col
#> [1,]   1   2
#> [2,]   2  NA
#> [3,]   3  NA

Answer 4

我们确实可以在没有 which

的情况下尝试这个基本的 R 选项

> v <- rowSums(col(m) * (m == 0.5))

> cbind(row = 1:nrow(m), col = v * NA^(!v))
     row col
[1,]   1   2
[2,]   2  NA
[3,]   3  NA

使用which()处理矩阵数据，return所有行名

Processing the matrix data by using which(), and return all the row names

r

matrix

na