用R中组数据之间的平均差异填充矩阵

我希望得到数据帧各列之间差异的平均绝对值（即1.从一列中减去另一列中的值，2.取这些差异的绝对值，然后3.取这些绝对值的平均值）。然后，我希望用结果填充一个矩阵，将每一列与其他每一列进行比较

例如：我有一个数据框，看起来像这样

 df <- data.frame(m1=1:3, m2=1:3+1, m3=1:3+2)

看起来是这样的：

       m1  m2  m3
    m1  0   1   2
    m2  1   0   1
    m3  2   1   0

---

尝试使用

diag

abs(df-diag(as.matrix(df)))
#   m1 m2 m3
# 1  0  1  2
# 2  1  0  1
# 3  2  1  0

---

尝试使用

diag

abs(df-diag(as.matrix(df)))
#   m1 m2 m3
# 1  0  1  2
# 2  1  0  1
# 3  2  1  0

使用基本r：

由于我们采用绝对值，因此结果将始终是对称矩阵：

首先（1）获得各列绝对差值的平均值，（2）获得组合，（3）创建维度矩阵：ncol（df）*ncol（df）和（4）填写结果：

a=combn(df,2,function(x)mean(abs(do.call("-",x))))#1

b= t(combn(ncol(df),2)) #(2)

d = matrix(0,ncol(df),ncol(df))#(3)

d[b]=a
d+t(d)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    2
[2,]    1    0    1
[3,]    2    1    0

您可以编写一个长的单行代码：

  replace(matrix(0,ncol(df),ncol(df)),rbind(i<-t(combn(ncol(df),2)),i[,2:1]),rep(combn(df,2,function(x)mean(abs(do.call("-",x)))),2))
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    2
[2,]    1    0    1
[3,]    2    1    0

用基数r替换（矩阵（0，ncol（df），ncol（df）），rbind（i

由于我们采用绝对值，因此结果将始终是对称矩阵：

首先（1）获得各列绝对差值的平均值，（2）获得组合，（3）创建维度矩阵：ncol（df）*ncol（df）和（4）填写结果：

a=combn(df,2,function(x)mean(abs(do.call("-",x))))#1

b= t(combn(ncol(df),2)) #(2)

d = matrix(0,ncol(df),ncol(df))#(3)

d[b]=a
d+t(d)
   [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    2
[2,]    1    0    1
[3,]    2    1    0

您可以编写一个长的单行代码：

  replace(matrix(0,ncol(df),ncol(df)),rbind(i<-t(combn(ncol(df),2)),i[,2:1]),rep(combn(df,2,function(x)mean(abs(do.call("-",x)))),2))
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    2
[2,]    1    0    1
[3,]    2    1    0

replace（矩阵（0，ncol（df），ncol（df）），rbind（感谢您花时间回答@CPak！不幸的是，您的解决方案没有为我的数据集提供预期的结果。我的数据集的行数比列数多。也就是说，如果原始数据框如下所示，您的解决方案是否有效：
df感谢您花时间回答@CPak！不幸的是，您的解决方案没有提供e我的数据集的预期结果。我的数据集的行数比列数多。也就是说，如果原始数据框如下所示，您的解决方案是否有效：
df