将列名转换为r中的矩阵格式

我有以下数据集：

       A..B A..C B..C
value  2    5    9

我想用一种方式打破它，比如我得到以下输出：

  A  B  C

A 1  2  5

B 2  1  9

C 5  9  1  

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关于如何在r中执行此操作的想法？

也许您可以尝试下面的基本r代码

dn <- strsplit(names(df), "..", fixed = TRUE)
mat <- `dimnames<-`(diag(rep(1, ncol(df))), replicate(2, list(unique(unlist(dn)))))
inds <- do.call(rbind, lapply(dn, function(x) rbind(x, rev(x))))
mat[inds] <- rep(unlist(df), each = 2)

资料

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也许你可以试试下面的基本R代码

dn <- strsplit(names(df), "..", fixed = TRUE)
mat <- `dimnames<-`(diag(rep(1, ncol(df))), replicate(2, list(unique(unlist(dn)))))
inds <- do.call(rbind, lapply(dn, function(x) rbind(x, rev(x))))
mat[inds] <- rep(unlist(df), each = 2)

资料

带有tidyverse的选项

数据 带有tidyverse的选项

数据

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下面是另一个使用矩阵索引填充值的选项：

library(splitstackshape)
# stack your dataset and split the names into two columns
x <- cSplit(stack(df), "ind", "..")
# ij is going to be your index of row and column combinations
ij <- as.matrix(x[, 2:3])
u <- unique(c(ij))

# initialze a matrix of 1s
m <- matrix(1, nrow = length(u), ncol = length(u),
            dimnames = list(u, u))

# replace the relevant indices with values
m[rbind(ij, ij[, 2:1])] <- x$values
m
#   A B C
# A 1 2 5
# B 2 1 9
# C 5 9 1

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下面是另一个使用矩阵索引填充值的选项：

library(splitstackshape)
# stack your dataset and split the names into two columns
x <- cSplit(stack(df), "ind", "..")
# ij is going to be your index of row and column combinations
ij <- as.matrix(x[, 2:3])
u <- unique(c(ij))

# initialze a matrix of 1s
m <- matrix(1, nrow = length(u), ncol = length(u),
            dimnames = list(u, u))

# replace the relevant indices with values
m[rbind(ij, ij[, 2:1])] <- x$values
m
#   A B C
# A 1 2 5
# B 2 1 9
# C 5 9 1

在base中，您可以使用strsplit获取名称，使用unique获取所有级别，并创建一个用1L和级别大小初始化的矩阵。然后，您可以使用名称来填充矩阵，以查找值的位置

i <- do.call(rbind, strsplit(names(x), "..", TRUE))
u <- unique(as.vector(i))
m <- matrix(1L, length(u), length(u), dimnames = list(u, u))
m[rbind(i, i[,2:1])] <- unlist(x)
#m[rbind(i, i[,2:1])] <- x #Alternative in case of a vector
m
#  A B C
#A 1 2 5
#B 2 1 9
#C 5 9 1

数据：

在base中，您可以使用strsplit获取名称，使用unique获取所有级别，并创建一个用1L和级别大小初始化的矩阵。然后，您可以使用名称来填充矩阵，以查找值的位置

i <- do.call(rbind, strsplit(names(x), "..", TRUE))
u <- unique(as.vector(i))
m <- matrix(1L, length(u), length(u), dimnames = list(u, u))
m[rbind(i, i[,2:1])] <- unlist(x)
#m[rbind(i, i[,2:1])] <- x #Alternative in case of a vector
m
#  A B C
#A 1 2 5
#B 2 1 9
#C 5 9 1

数据：

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对不起，我的错，应该是9。我刚刚纠正了它。谢天谢地，如果它被分类了，也许：m，还有来自。你必须把名字加进去，但要得到矩阵，你可以做librarySOfun；vec2symmatunlistdf。这个函数基本上可以归结为@GKi的建议，但是有一些额外的功能。对不起，我的不好，它应该是9。我刚刚纠正了它。谢天谢地，如果它被分类了，也许：m，还有来自。你必须把名字加进去，但要得到矩阵，你可以做librarySOfun；vec2symmatunlistdf。该功能基本上可以归结为@GKi的建议，但还有一些附加功能。回答得很好，非常感谢！回答得很好，非常感谢！

library(splitstackshape)
# stack your dataset and split the names into two columns
x <- cSplit(stack(df), "ind", "..")
# ij is going to be your index of row and column combinations
ij <- as.matrix(x[, 2:3])
u <- unique(c(ij))

# initialze a matrix of 1s
m <- matrix(1, nrow = length(u), ncol = length(u),
            dimnames = list(u, u))

# replace the relevant indices with values
m[rbind(ij, ij[, 2:1])] <- x$values
m
#   A B C
# A 1 2 5
# B 2 1 9
# C 5 9 1

i <- do.call(rbind, strsplit(names(x), "..", TRUE))
u <- unique(as.vector(i))
m <- matrix(1L, length(u), length(u), dimnames = list(u, u))
m[rbind(i, i[,2:1])] <- unlist(x)
#m[rbind(i, i[,2:1])] <- x #Alternative in case of a vector
m
#  A B C
#A 1 2 5
#B 2 1 9
#C 5 9 1

x <- data.frame(A..B = 2L, A..C = 5L, B..C = 9L, row.names = "value")
#x <- c(A..B = 2L, A..C = 5L, B..C = 9L) #Alternative as a vector