r子集数组使用向量

Question

我觉得这个问题应该已经得到了回答，但我没有找到。 我有一个数组，我想使用向量将其子集化。 我知道如何以艰难的方式去做，但我确信必须有一个简单的方法。 有任何想法吗？

这是我的例子：

dat <- data.frame(a = rep(letters[1:3], 2), b = rep(letters[1:2], 3), c = c(rep("a", 5), "b"), x = rnorm(6), stringsAsFactors = FALSE)

l <- by(dat[ , "x"], dat[ , 1:3], mean)

l["a", "a", "a"] # works  
l[c("a", "a", "a")] # does not work

所以我想我需要一种方法来删除c()包装器形式c("a", "a", "a")然后再将它传递给l 。

Answer 1

这已经得到了解答，但我想让事情变得更加清晰。 让我们在这里举个例子：

dat <- data.frame(a = rep(letters[1:3], 2), b = rep(letters[1:2], 3), c = c(rep("a", 
    5), "b"), x = rnorm(6), stringsAsFactors = FALSE)

l <- by(dat[, "x"], dat[, 1:3], mean)

l["a", "a", "a"]  # works  

## [1] 1.246

l[c("a", "a", "a")]  # does not work

## [1] NA NA NA

先前的答案建议在子matrix(rep("a", 3), nrow=1)使用matrix(rep("a", 3), nrow=1) 。 我想扩展其原因 。 首先，我们来看看这两种数据结构之间的区别是什么：

a.mat <- matrix(rep("a", 3), nrow = 1)
a.vec <- c("a", "a", "a")  # Note: this is equivalent to rep('a', 3)
a.mat

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,] "a"  "a"  "a"

a.vec

## [1] "a" "a" "a"

as.matrix(a.vec)

##      [,1]
## [1,] "a" 
## [2,] "a" 
## [3,] "a"

l[a.mat]

## [1] 1.246

l[a.vec]

## [1] NA NA NA

l[as.matrix(a.vec)]

## [1] NA NA NA

当您将a.mat和a.vec打印到屏幕上时，它们看起来相同，但是它们的处理方式不同，因为R在“ 列主要顺序”中创建矩阵，因为它逐列地写入和读取矩阵。 当您使用矩阵进行子集化时，它会将每列用作不同的维度。 如果矩阵中的列数与要进行子集化的对象中的维数匹配，则每个后续维度将使用每列。

如果列数不匹配，R将矩阵折叠为向量并尝试匹配那样的元素索引。 以下是一些例子：

a.mat[, -1]  # Now only two columns

## [1] "a" "a"

l[a.mat[, -1]]  # Notice you get NA twice here.

## [1] NA NA

l[matrix(rep("a", 4), nrow = 1)]  # Using a matrix with 4 columns.

## [1] NA NA NA NA

附带说明一下，当您使用字符向量子集时，R将尝试匹配任何元素名称 。 如果它们不存在，您将收到NA或错误：

# Vector example:
x <- letters
x[1]

## [1] "a"

x["a"]

## [1] NA

names(x) <- letters
x[1]

##   a 
## "a"

x["a"]

##   a 
## "a"

x[c("a", "a", "a")]

##   a   a   a 
## "a" "a" "a"

x[a.mat]  # collapsing matrix down to a vector.

##   a   a   a 
## "a" "a" "a"
# Matrix example:
x <- matrix(letters[1:9], nrow = 3, ncol = 3)
x

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,] "a"  "d"  "g" 
## [2,] "b"  "e"  "h" 
## [3,] "c"  "f"  "i"

x[c(1, 1)]

## [1] "a" "a"

x[1, 1]

## [1] "a"

x[c("a", "a")]

## [1] NA NA

x["a", "a"]

## Error: no 'dimnames' attribute for array

rownames(x) <- letters[1:3]
colnames(x) <- letters[1:3]
x

##   a   b   c  
## a "a" "d" "g"
## b "b" "e" "h"
## c "c" "f" "i"

x[c(1, 1)]

## [1] "a" "a"

x[1, 1]

## [1] "a"

x[c("a", "a")]

## [1] NA NA

x["a", "a"]

## [1] "a"

最后，如果你使用数字向量，你将总是得到一个定义的值（除非它超出界限）：

l[c(1,1,1)]

## [1] 1.246 1.246 1.246

l[1, 1, 1]

## [1] 1.246 

Answer 2

除了使用向量，还可以使用矩阵：

l[matrix(rep("a", 3), nrow=1)]