R-如何基于另一个矩阵中的元素更改一个矩阵中的值

Question

我在R中具有以下协方差矩阵：

AB-2000 AB-2600 AB-3500 AC-0100 AD-0100 AF-0200
AB-2000 6.5 NA  -1.8    3.65    -17.96  -26.5
AB-2600 NA  7.18    NA  NA  NA  NA
AB-3500 -1.79   NA  5.4 NA  -4.63   NA
AC-0100 3.65    NA  NA  4.22    9.8 NA
AD-0100 -17.96  NA  -4.63   9.8 5.9 NA
AF-0200 -26.5   NA  NA  NA  NA  4.28

每列和每一行对应一个足球运动员（即AB-2000）。 因此，AB-2000，AB-2000的交集为该球员的表现提供了差异。 像AB-2000，AF-0200这样的行给出了两个玩家表现的协方差。

当前，矩阵显示所有协方差值。 但是，并非所有协方差值都重要。 实际上，唯一重要的是两个玩家在同一周玩同一游戏（在这种情况下，具有相同的游戏ID（GID））。

下表显示了某周某位玩家的GID：

GID PLAYER
3467    AB-2000
3460    AB-2600
3463    AB-3500
3467    AC-0100
3458    AD-0100
3461    AF-0200

当两个播放器具有相同的GID（例如，播放器AB-2000和AC-0100）时，如何只将值保留在协方差矩阵中？

谢谢您的帮助！

Answer 1

如果我正确地解释了问题，我认为这符合您的要求。 我给了你一些解决方案，选择你的毒药。 第一个依赖于嵌套的for循环，如果您确定矩阵是对称的，则嵌套循环可能会很慢并且可以进一步优化。

m <- read.table(header=T, stringsAsFactors=F, text="
AB-2000 AB-2600 AB-3500 AC-0100 AD-0100 AF-0200
AB-2000 6.5 NA  -1.8    3.65    -17.96  -26.5
AB-2600 NA  7.18    NA  NA  NA  NA
AB-3500 -1.79   NA  5.4 NA  -4.63   NA
AC-0100 3.65    NA  NA  4.22    9.8 NA
AD-0100 -17.96  NA  -4.63   9.8 5.9 NA
AF-0200 -26.5   NA  NA  NA  NA  4.28
")

p <- read.table(header=T, stringsAsFactors=F, text="
GID PLAYER
3467    AB-2000
3460    AB-2600
3463    AB-3500
3467    AC-0100
3458    AD-0100
3461    AF-0200
")

m_t2 <- cm
names(m_t2) <- row.names(m_t2)

##  Replace names with GID:
row_names <- p$GID[which(p$PLAYER == row.names(m_t2))]
col_names <- p$GID[which(p$PLAYER == names(m_t2))]
for (i in 1:nrow(m_t2)) {
  m_t2[i, col_names != row_names[i]] <- NA
}

m_t2 <- as.matrix(m_t2)

另外，此解决方案确实依赖于tidyr和dplyr软件包，但是对于非常大的数据集，它应该非常有效：

m <- cm
names(m) <- row.names(m)
m$row_names <- row.names(m)

library(tidyr)
library(dplyr)

d <- m %>% 
  gather(col_names, "cv", -row_names, convert=T) %>% 
  left_join(p, by = c("row_names" = "PLAYER")) %>% 
  mutate(GID_row = GID) %>% 
  select(-GID) %>% 
  left_join(p, by=c("col_names" = "PLAYER")) %>% 
  mutate(GID_col = GID) %>% 
  mutate(new_cv = ifelse((GID_row == GID_col), cv, NA)) %>%
  select(row_names, col_names, new_cv) %>% 
  spread(col_names, new_cv)

m_t <- as.matrix(d[,-1])
row.names(m_t) <- d[["row_names"]]

两种情况下的解决方案如下所示：

> m_t
        AB-2000 AB-2600 AB-3500 AC-0100 AD-0100 AF-0200
AB-2000    6.50      NA      NA    3.65      NA      NA
AB-2600      NA    7.18      NA      NA      NA      NA
AB-3500      NA      NA     5.4      NA      NA      NA
AC-0100    3.65      NA      NA    4.22      NA      NA
AD-0100      NA      NA      NA      NA     5.9      NA
AF-0200      NA      NA      NA      NA      NA    4.28