如何从R中的向量列表制作矩阵?


102

目标:从长度相等的向量列表中,创建一个矩阵,其中每个向量变为一行。

例:

> a <- list()
> for (i in 1:10) a[[i]] <- c(i,1:5)
> a
[[1]]
[1] 1 1 2 3 4 5

[[2]]
[1] 2 1 2 3 4 5

[[3]]
[1] 3 1 2 3 4 5

[[4]]
[1] 4 1 2 3 4 5

[[5]]
[1] 5 1 2 3 4 5

[[6]]
[1] 6 1 2 3 4 5

[[7]]
[1] 7 1 2 3 4 5

[[8]]
[1] 8 1 2 3 4 5

[[9]]
[1] 9 1 2 3 4 5

[[10]]
[1] 10  1  2  3  4  5

我想要:

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1    2    3    4    5
 [2,]    2    1    2    3    4    5
 [3,]    3    1    2    3    4    5
 [4,]    4    1    2    3    4    5
 [5,]    5    1    2    3    4    5
 [6,]    6    1    2    3    4    5
 [7,]    7    1    2    3    4    5
 [8,]    8    1    2    3    4    5
 [9,]    9    1    2    3    4    5
[10,]   10    1    2    3    4    5 

Answers:


124

一种选择是使用do.call()

 > do.call(rbind, a)
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1    2    3    4    5
 [2,]    2    1    2    3    4    5
 [3,]    3    1    2    3    4    5
 [4,]    4    1    2    3    4    5
 [5,]    5    1    2    3    4    5
 [6,]    6    1    2    3    4    5
 [7,]    7    1    2    3    4    5
 [8,]    8    1    2    3    4    5
 [9,]    9    1    2    3    4    5
[10,]   10    1    2    3    4    5

5
因此,这与标准rbind()之间的区别在于do.call()将每个列表项作为单独的arg传递-是吗?do.call(rbind,a)等同于rbind(a [[1]],a [[2]] ... a [[10]])?
马特·帕克

5
do.call()对于此目的非常有用,我希望在介绍性材料中对其进行更好的“记录”。
andrewj

16

simplify2array是相当直观的基本功能。但是,由于R的默认设置是首先按列填充数据,因此需要转置输出。(sapply用途simplify2array,如所述help(sapply)。)

> t(simplify2array(a))
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1    2    3    4    5
 [2,]    2    1    2    3    4    5
 [3,]    3    1    2    3    4    5
 [4,]    4    1    2    3    4    5
 [5,]    5    1    2    3    4    5
 [6,]    6    1    2    3    4    5
 [7,]    7    1    2    3    4    5
 [8,]    8    1    2    3    4    5
 [9,]    9    1    2    3    4    5
[10,]   10    1    2    3    4    5

12

并不简单,但是可以工作:

> t(sapply(a, unlist))
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1    2    3    4    5
 [2,]    2    1    2    3    4    5
 [3,]    3    1    2    3    4    5
 [4,]    4    1    2    3    4    5
 [5,]    5    1    2    3    4    5
 [6,]    6    1    2    3    4    5
 [7,]    7    1    2    3    4    5
 [8,]    8    1    2    3    4    5
 [9,]    9    1    2    3    4    5
[10,]   10    1    2    3    4    5

1
有了rjson结果,colMeans仅适用于这个方法!谢谢!
mpyw

10

内置matrix函数具有输入data的不错的选择byrow。将其与unlist来源列表中的结合起来,将为您提供一个矩阵。我们还需要指定行数,以便可以拆分未列出的数据。那是:

> matrix(unlist(a), byrow=TRUE, nrow=length(a) )
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1    2    3    4    5
 [2,]    2    1    2    3    4    5
 [3,]    3    1    2    3    4    5
 [4,]    4    1    2    3    4    5
 [5,]    5    1    2    3    4    5
 [6,]    6    1    2    3    4    5
 [7,]    7    1    2    3    4    5
 [8,]    8    1    2    3    4    5
 [9,]    9    1    2    3    4    5
[10,]   10    1    2    3    4    5

或按列填充矩阵,然后转置:t( matrix( unlist(a), ncol=length(a) ) )
卡林2014年

8
t(sapply(a, '[', 1:max(sapply(a, length))))

其中“ a”是列表。适用于不相等的行大小


3
> library(plyr)
> as.matrix(ldply(a))
      V1 V2 V3 V4 V5 V6
 [1,]  1  1  2  3  4  5
 [2,]  2  1  2  3  4  5
 [3,]  3  1  2  3  4  5
 [4,]  4  1  2  3  4  5
 [5,]  5  1  2  3  4  5
 [6,]  6  1  2  3  4  5
 [7,]  7  1  2  3  4  5
 [8,]  8  1  2  3  4  5
 [9,]  9  1  2  3  4  5
[10,] 10  1  2  3  4  5

1
如果行的长度不同,这将根本行不通,而do.call(rbind,...)仍然有效。
rwst 2013年

有什么线索如何使它适用于不等的行大小和丢失行数据的NA?
Arihant 2014年

1
@rwst实际上,do.call(rbind,...)对于不等长向量不起作用,除非您确实打算在最后填充行时重用向量。请参阅Arihant的回应,以NA末尾填充值的方式。
卡林2014年
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