从矩阵创建 dataframe

Question

如何获得与现有矩阵具有相同数据的数据框？

我的矩阵的一个简化示例：

mat <- matrix(c(0, 0.5, 1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4, 0.5),
              ncol = 3, nrow = 3,
              dimnames = list(NULL, c("time", "C_0", "C_1")))

> mat
     time C_0 C_1
[1,]  0.0 0.1 0.3
[2,]  0.5 0.2 0.4
[3,]  1.0 0.3 0.5

我想创建一个如下所示的数据框：

     name   time   val
1    C_0    0.0    0.1
2    C_0    0.5    0.2
3    C_0    1.0    0.3
4    C_1    0.0    0.3
5    C_1    0.5    0.4
6    C_1    1.0    0.5

我所有的尝试都很笨拙，例如：

data.frame(cbind(c(rep("C_1", 3), rep("C_2", 3)),
                 rbind(cbind(mat[,"time"], mat[,"C_0"]),
                       cbind(mat[,"time"], mat[,"C_1"]))))

有谁知道如何更优雅地做到这一点？ 请注意，我的真实数据多了几列（40 列）。

Answer 1

如果您将time列更改为行名称，那么您可以将as.data.frame(as.table(mat))用于这样的简单情况。

例子：

data <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4, 0.5)
dimnames <- list(time=c(0, 0.5, 1), name=c("C_0", "C_1"))
mat <- matrix(data, ncol=2, nrow=3, dimnames=dimnames)
as.data.frame(as.table(mat))
  time name Freq
1    0  C_0  0.1
2  0.5  C_0  0.2
3    1  C_0  0.3
4    0  C_1  0.3
5  0.5  C_1  0.4
6    1  C_1  0.5

在这种情况下，时间和名称都是因素。 您可能希望将时间转换回数字，或者这可能无关紧要。

Answer 2

您可以使用基础包中的stack 。 但是，您首先需要将矩阵强制转换为data.frame并在数据堆叠后重新排序列。

mat <- as.data.frame(mat)
res <- data.frame(time= mat$time,stack(mat,select=-time))
res[,c(3,1,2)]

  ind time values
1 C_0  0.0    0.1
2 C_0  0.5    0.2
3 C_0  1.0    0.3
4 C_1  0.0    0.3
5 C_1  0.5    0.4
6 C_1  1.0    0.5

请注意， stack通常比reshape2包更有效。

Answer 3

来自reshape2包的melt()让你接近......

library(reshape2)
(res <- melt(as.data.frame(mat), id="time"))
#   time variable value
# 1  0.0      C_0   0.1
# 2  0.5      C_0   0.2
# 3  1.0      C_0   0.3
# 4  0.0      C_1   0.3
# 5  0.5      C_1   0.4
# 6  1.0      C_1   0.5

...虽然您可能希望对其结果进行后处理以获得您喜欢的列名和排序。

setNames(res[c("variable", "time", "value")], c("name", "time", "val"))
#   name time val
# 1  C_0  0.0 0.1
# 2  C_0  0.5 0.2
# 3  C_0  1.0 0.3
# 4  C_1  0.0 0.3
# 5  C_1  0.5 0.4
# 6  C_1  1.0 0.5

Answer 4

使用dplyr和tidyr ：

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- as_data_frame(mat) %>%      # convert the matrix to a data frame
  gather(name, val, C_0:C_1) %>%  # convert the data frame from wide to long
  select(name, time, val)         # reorder the columns

df
# A tibble: 6 x 3
   name  time   val
  <chr> <dbl> <dbl>
1   C_0   0.0   0.1
2   C_0   0.5   0.2
3   C_0   1.0   0.3
4   C_1   0.0   0.3
5   C_1   0.5   0.4
6   C_1   1.0   0.5

Answer 5

我发现以下“作弊”可以非常整齐且无错误地工作

> dimnames <- list(time=c(0, 0.5, 1), name=c("C_0", "C_1"))
> mat <- matrix(data, ncol=2, nrow=3, dimnames=dimnames)
> head(mat, 2) #this returns the number of rows indicated in a data frame format
> df <- data.frame(head(mat, 2)) #"data.frame" might not be necessary

等等！

Answer 6

使用pivot_longer package 和dplyr语法中的tidyr的更新方法。 对于获得相同的 output

> mat <- matrix(c(0, 0.5, 1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4, 0.5),
+               ncol = 3, nrow = 3,
+               dimnames = list(NULL, c("time", "C_0", "C_1")))
> mat
     time C_0 C_1
[1,]  0.0 0.1 0.3
[2,]  0.5 0.2 0.4
[3,]  1.0 0.3 0.5

mat %>% as_tibble() %>%
  pivot_longer(cols=-time) %>%
  select(name,time,value) %>% 
  arrange(name)  

# A tibble: 6 x 3
  name   time value
  <chr> <dbl> <dbl>
1 C_0     0     0.1
2 C_0     0.5   0.2
3 C_0     1     0.3
4 C_1     0     0.3
5 C_1     0.5   0.4
6 C_1     1     0.5