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Erstellen Sie einen Datenrahmen aus einer Matrix

Wie bekomme ich einen Datenrahmen mit den gleichen Daten wie eine bereits vorhandene Matrix?

Ein vereinfachtes Beispiel meiner Matrix:

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

Ich möchte einen Datenrahmen erstellen, der folgendermaßen aussieht:

     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

Alle meine Versuche sind ziemlich unbeholfen, zum Beispiel:

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"]))))

Hat jemand eine Idee, wie das eleganter geht? Bitte beachten Sie, dass meine realen Daten einige weitere Spalten (40 Spalten) enthalten.

rmatrixdataframe
40
user1981275

Wenn Sie Ihre time-Spalte in Zeilennamen ändern, können Sie as.data.frame(as.table(mat)) für einfache Fälle wie diese verwenden.

Beispiel:

> 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

In diesem Fall sind Zeit und Name beide Faktoren. Möglicherweise möchten Sie die Zeit zurück in eine Zahl konvertieren, oder es spielt keine Rolle.

41
Greg Snow

Sie können stack aus dem Basispaket verwenden. Sie müssen jedoch zunächst Ihre Matrix zu einem data.frame zwingen und die Spalten nach dem Stapeln der Daten neu anordnen.

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

Beachten Sie, dass stack im Allgemeinen effizienter ist als das reshape2-Paket.

10
agstudy

melt() aus dem Paket reshape2 bringt Sie in die Nähe ... 

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

... obwohl Sie die Ergebnisse nachbearbeiten möchten, um Ihre bevorzugten Spaltennamen und -reihenfolgen zu erhalten.

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
4
Josh O'Brien

Verwendung von dplyr und 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
1
sbha

Ich habe festgestellt, dass der folgende "Cheat" sehr ordentlich und fehlerfrei funktioniert

> 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

Et voila!

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Gregory