R:按组的唯一矩阵行

R:按组的唯一矩阵行,r,R,我希望通过组变量在矩阵行中找到缺失观测值的唯一组合 我可以使用subset、cbind和rbind命令序列生成矩阵u3,从而使用示例数据集实现这一点 然而,我怀疑有一种更好的方法,不需要“手动”为每个级别的组变量对矩阵进行子集设置。我尝试在底部使用tapply命令,但无法使其工作 衷心感谢您的建议 my.data <- matrix(c( 1, 0, 1, 1, 1, NA, 1, 1, 0, 1, NA, 0,

我希望通过组变量在矩阵行中找到缺失观测值的唯一组合

我可以使用subset、cbind和rbind命令序列生成矩阵u3,从而使用示例数据集实现这一点

然而,我怀疑有一种更好的方法,不需要“手动”为每个级别的组变量对矩阵进行子集设置。我尝试在底部使用tapply命令,但无法使其工作

衷心感谢您的建议

my.data  <- matrix(c( 

            1, 0, 1, 1, 1,
            NA, 1, 1, 0, 1,
            NA, 0, 0, 0, 1,
            NA, 1,NA, 1, 1,
            NA, 1, 1, 1, 1,
             0, 0, 1, 0, 1,
            NA, 0, 0, 0, 1,
             0,NA,NA,NA, 1,
             1,NA,NA,NA, 1,
             1, 1, 1, 1, 1,
            NA, 1, 1, 0, 1,

            1, 0, 1, 1, 2,
            1, 1, NA, 0, 2,
            NA, NA, NA, 0, 2,
            NA, NA,NA, 1, 2,
             1, 1, 1, NA, 2,
             0, 0, 1, 0, 2,
            NA, 0, 0, 0, 2,
             0,NA,NA,NA, 2,
             1,NA,NA,NA, 2,
             1, 1, 1, 1, 2,
             0, 1, 1, NA, 2

), 
nrow=22, byrow=T, 
dimnames = list(NULL, c("c1","c2","c3","c4","my.group")))

my.data <- as.data.frame(my.data)
my.data

g1 <- subset(my.data, my.data$my.group==1)
u1 <- unique( is.na(g1[1:4]) )
u1 <- cbind(1,u1)

g2 <- subset(my.data, my.data$my.group==2)
u2 <- unique( is.na(g2[1:4]) )
u2 <- cbind(2,u2)

u3 <- rbind(u1,u2)
u3


tapply(my.data[,1:4], my.data$my.group, function(x) {unique(is.na(x), 'rows') } )

您可以使用
plyr
软件包实现这一点,它非常适合“将此功能应用于每个组”类型的应用程序。特别是,函数
ddply

library(plyr)
u3 <- ddply(my.data,.(my.group),
      function(df)
          data.frame(unique(is.na(df[1:4])))
      )
您可以使用.matrix(u3)获得数值矩阵

library(plyr)
u3 <- ddply(my.data,.(my.group),
      function(df)
          data.frame(unique(is.na(df[1:4])))
      )
   my.group    c1    c2    c3    c4
1         1 FALSE FALSE FALSE FALSE
2         1  TRUE FALSE FALSE FALSE
3         1  TRUE FALSE  TRUE FALSE
4         1 FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
5         2 FALSE FALSE FALSE FALSE
6         2 FALSE FALSE  TRUE FALSE
7         2  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
8         2 FALSE FALSE FALSE  TRUE
9         2  TRUE FALSE FALSE FALSE
10        2 FALSE  TRUE  TRUE  TRUE