#r #matrix #merge #multiple-columns
#r #матрица #слияние #несколько столбцов
Вопрос:
Я использую R и импортировал данные из 2 листов Excel, содержащих по 3 столбца в каждом. Первая матрица содержит 3 столбца (1-3) и 380 строк, а вторая матрица содержит 3 столбца и 365 строк. Столбцы 2 и 3 всегда являются значениями, соответствующими первому столбцу. Я хотел бы объединить первые столбцы двух матриц в один столбец таким образом, чтобы после слияния идентичные значения в двух столбцах просто заменялись (они не должны быть в отдельных строках один за другим), а столбец располагался в порядке возрастания. Кроме того, основным условием должно быть то, что столбцы 2,3 каждой матрицы (которые являются значениями для столбца 1) должны соответствующим образом переставляться, но не должны объединяться. Если в первом столбце есть некоторые значения (сгенерированные после слияния), значение которых отсутствует в соответствующем столбце, его следует заменить на ноль. Я выполнил слияние и перестановку для первого столбца, но я не могу внести соответствующие изменения в другие столбцы. Как мне обойти?
Вот две матрицы:
Матрица A
92.6691 1076.5 0.48
93.324 1110.1 0.5
96.9597 1123.3 0.5
97.7539 968.4 0.43
98.992 1006.1 0.45
99.0061 5584.6 2.49
101.0243 1555.7 0.69
101.0606 12821.2 5.72
102.1221 972 0.43
Матрица B
95.4466 974.2 0.43
99.0062 4721.9 2.06
100.0321 1040.1 0.45
101.0241 2115.8 0.92
101.0606 15202.8 6.64
102.2736 945.3 0.41
108.4273 1059.7 0.46
115.0397 25106.3 10.96
115.0761 54740 23.9
После слияния результаты должны представлять собой единую матрицу:
Column 1 - Merged 1st columns of matrices A and B (ascending order)
Column 2 - Rearranged based on change in row positions of column 1 in matrix A
Column 3 - Rearranged based on change in row positions of column 1 in matrix A
Column 4 - Rearranged based on change in row positions of column 1 in matrix B
Column 5 - Rearranged based on change in row positions of column 1 in matrix B
Вот результирующая матрица:
92.6691 1076.5 0.48 0 0
93.324 1110.1 0.5 0 0
95.4466 0 0 974.2 0.43
96.9597 1123.3 0.5 0 0
97.7539 968.4 0.43 0 0
98.992 1006.1 0.45 0 0
99.0061 5584.6 2.49 0 0
99.0062 0 0 4721.9 2.06
100.0321 0 0 1040.1 0.45
101.0241 0 0 2115.8 0.92
101.0243 1555.7 0.69 0 0
101.0606 12821.2 5.72 15202.8 6.64
102.1221 972 0.43 0 0
102.2736 0 0 945.3 0.41
108.4273 0 0 1059.7 0.46
115.0397 0 0 25106.3 10.96
115.0761 0 0 54740 23.9
Обратите внимание, что в матрицах A и B значение 101.0606 является общим.
Комментарии:
1. Не могли бы вы показать нам, что такое ввод и что такое вывод, на примере?
2. @discipulus Я обновил вопрос
3. Пожалуйста, покажите ожидаемый результат с предоставленными образцами данных. Описание не совсем понятно.
4. Что вы подразумеваете под «слиянием», поскольку столбец 1 состоит из числовых значений. Считаете ли вы 99.0061 и 99.0062 равными?
5. @UweBlock, нет, 99.0061 и 99.0062 должны быть друг за другом в одном столбце. Я добавлю, как должна выглядеть результирующая матрица
Ответ №1:
Это можно легко сделать с merge() помощью .
# read your data:
read.table(
t="92.6691 1076.5 0.48
93.324 1110.1 0.5
96.9597 1123.3 0.5
97.7539 968.4 0.43
98.992 1006.1 0.45
99.0061 5584.6 2.49
101.0243 1555.7 0.69
101.0606 12821.2 5.72
102.1221 972 0.43") -> M1
read.table(
t="95.4466 974.2 0.43
99.0062 4721.9 2.06
100.0321 1040.1 0.45
101.0241 2115.8 0.92
101.0606 15202.8 6.64
102.2736 945.3 0.41
108.4273 1059.7 0.46
115.0397 25106.3 10.96
115.0761 54740 23.90") -> M2
# merge data -- note `all = TRUE`
result <- merge(M1,M2,by = "V1", all = TRUE)
# replace na with 0
result[is.na(result)] <- 0
result
# V1 V2.x V3.x V2.y V3.y
# 1 92.67 1076.5 0.48 0.0 0.00
# 2 93.32 1110.1 0.50 0.0 0.00
# 3 95.45 0.0 0.00 974.2 0.43
# 4 96.96 1123.3 0.50 0.0 0.00
# 5 97.75 968.4 0.43 0.0 0.00
# 6 98.99 1006.1 0.45 0.0 0.00
# 7 99.01 5584.6 2.49 0.0 0.00
# 8 99.01 0.0 0.00 4721.9 2.06
# 9 100.03 0.0 0.00 1040.1 0.45
# 10 101.02 0.0 0.00 2115.8 0.92
# 11 101.02 1555.7 0.69 0.0 0.00
# 12 101.06 12821.2 5.72 15202.8 6.64
# 13 102.12 972.0 0.43 0.0 0.00
# 14 102.27 0.0 0.00 945.3 0.41
# 15 108.43 0.0 0.00 1059.7 0.46
# 16 115.04 0.0 0.00 25106.3 10.96
# 17 115.08 0.0 0.00 54740.0 23.90
Комментарии:
1. Это было очень просто. Работает отлично 🙂
Ответ №2:
df3 <- merge(df1,df2,all.x=T,all.y=T)
df3[is.na(df3)] <- 0
x a b c d
1 92.6691 1076.5 0.48 0.0 0.00
2 93.3240 1110.1 0.50 0.0 0.00
3 95.4466 0.0 0.00 974.2 0.43
4 96.9597 1123.3 0.50 0.0 0.00
5 97.7539 968.4 0.43 0.0 0.00
6 98.9920 1006.1 0.45 0.0 0.00
7 99.0061 5584.6 2.49 0.0 0.00
8 99.0062 0.0 0.00 4721.9 2.06
9 100.0321 0.0 0.00 1040.1 0.45
10 101.0241 0.0 0.00 2115.8 0.92
11 101.0243 1555.7 0.69 0.0 0.00
12 101.0606 12821.2 5.72 15202.8 6.64
13 102.1221 972.0 0.43 0.0 0.00
14 102.2736 0.0 0.00 945.3 0.41
15 108.4273 0.0 0.00 1059.7 0.46
16 115.0397 0.0 0.00 25106.3 10.96
17 115.0761 0.0 0.00 54740.0 23.90
данные
df1
x a b
92.6691 1076.5 0.48
93.324 1110.1 0.5
96.9597 1123.3 0.5
97.7539 968.4 0.43
98.992 1006.1 0.45
99.0061 5584.6 2.49
101.0243 1555.7 0.69
101.0606 12821.2 5.72
102.1221 972 0.43
df2
x c d
95.4466 974.2 0.43
99.0062 4721.9 2.06
100.0321 1040.1 0.45
101.0241 2115.8 0.92
101.0606 15202.8 6.64
102.2736 945.3 0.41
108.4273 1059.7 0.46
115.0397 25106.3 10.96
115.0761 54740 23.9
Ответ №3:
Я сам сгенерировал некоторые данные, вы можете заменить их своими. Здесь вам нужно будет объединить два файла; сначала по вертикали, а затем по горизонтали. Наконец, упорядочите их в соответствии с первым столбцом.
set.seed(42)
# Load data 1
dat1<- as.data.frame(matrix(rexp(30), 10))
# Inly keep unique rows
dat1 <- unique(dat1)
set.seed(24)
# Load data 2
dat2 <-as.data.frame(matrix(rexp(30), 10))
# Inly keep unique rows
dat2 <- unique(dat2)
# Copy it in temp
dat2n <-dat2
# sed second and third column to 0s
dat2n[,2:3] <- 0
# Concatenate them and keep only unique
dat <- rbind(dat1,dat2n)
# Merge dat and dat2 with respect to column 1 and keep everything in dat
fin.dat <- merge(dat, dat2, by="V1", all.x = TRUE)
# Finally order the dataframe
fin.dat <- fin.dat[order(fin.dat[,1], decreasing = FALSE),]
# Replace NA with zeros
fin.dat[is.na(fin.dat)] <- 0