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TiredSquirrel
Asked: 2024-11-28 18:19:44 +0800 CST

对于具有命名行/列的矩阵，reshape2::melt() 的替代方案是什么？[重复]

  • 772

melt()该包中的函数具有reshape2一个方便的行为，它将具有命名行/列的矩阵转换为三列数据框，其中矩阵行/列名称成为前两列：

testmat <- matrix(1:25,nrow=5,dimnames=list(LETTERS[6:10],LETTERS[1:5]))
#   A  B  C  D  E
# F 1  6 11 16 21
# G 2  7 12 17 22
# H 3  8 13 18 23
# I 4  9 14 19 24
# J 5 10 15 20 25

longmat <- reshape2::melt(testmat)
head(longmat)
# Var1 Var2 value
#    F    A     1
#    G    A     2
#    H    A     3
#    I    A     4
#    J    A     5
#    F    B     6

但是它有将 Var1 和 Var2 作为因子的烦人行为，并且不支持stringsAsFactors=F选项。reshape2的README中说“reshape2 已退役：只会进行必要的更改以使其保留在 CRAN 上。我们建议改用 tidyr。”，因此这种行为似乎不太可能在 中改变melt()。

我尝试过其他方法，但尚未找到有效的方法：

  • tidyr::pivot_longer()不会将矩阵作为输入。即使我使用 强制将矩阵变为数据框tidyr::pivot_longer(as.data.frame(testmat),cols=all_of(colnames(testmat)))，矩阵行名称也会被丢弃，而不是在结果的列中捕获。
  • data.table::melt()只是重定向到reshape2::melt()。

主要问题：是否有其他函数（tidyverse 或非 tidyverse）可以以类似的方式将矩阵转换为长格式reshape2::melt()？

第二个问题：我一直在尝试编写自己的函数。是否存在我没​​有想到的隐藏“陷阱”，可能会导致下面的函数产生意外/不正确的行为？

melt_by_hand <- function(mat) {
  return(data.frame(row=rep(rownames(mat),ncol(mat)),
                      col=rep(colnames(mat),each=nrow(mat)),
                      value=as.vector(mat)))
}

2 个回答

  1. Best Answer

    除了基础 R之外没有其他东西as.data.frame.table可以帮助

    > as.data.frame.table(testmat, stringsAsFactors = FALSE)
   Var1 Var2 Freq
1     F    A    1
2     G    A    2
3     H    A    3
4     I    A    4
5     J    A    5
6     F    B    6
7     G    B    7
8     H    B    8
9     I    B    9
10    J    B   10
11    F    C   11
12    G    C   12
13    H    C   13
14    I    C   14
15    J    C   15
16    F    D   16
17    G    D   17
18    H    D   18
19    I    D   19
20    J    D   20
21    F    E   21
22    G    E   22
23    H    E   23
24    I    E   24
25    J    E   25
    • 3

  2. 转换为data.table，然后融化：

    melt(data.table(testmat, keep.rownames = TRUE), id.vars = "rn", variable.factor = FALSE)
#        rn variable value
#    <char>   <char> <int>
# 1:      F        A     1
# 2:      G        A     2
# 3:      H        A     3
# ....
    • 2

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