R中的矩阵子集

我用我的原始数据发布了一个问题，但太多了，所以我要尝试一种更简单的方法

我有一个矩阵[80190]。我的一行是赢/输。我想把我的矩阵分为两个矩阵，一个是赢家，一个是输家

我的数据看起来像这样

a <- c(1, 2, 3, 4, 5)
b <- c("W", "L", "W", "W", "L")
c <- c(2, 3, 4, 5, 6)
newmat <- rbind(a, b, c)

返回这个错误

x[subset&！is.na（subset），vars，drop=drop]中出现错误。

：（下标）逻辑下标太长

---

您可以尝试以下方法：

winMatrix <- newmat[, which(newmat['b', ] == 'W')]
lossMatrix <- newmat[, which(newmat['b', ] == 'L')]

winMatrix试试这个：

 newmat <- t(newmat)
 lapply(split(data.frame(newmat), newmat[,"b"]), t)
$L
  2   5  
a "2" "5"
b "L" "L"
c "3" "6"

$W
  1   3   4  
a "1" "3" "4"
b "W" "W" "W"
c "2" "4" "5"

newmat谢谢！这正是我想要的。知道which（）命令很好。如果你喜欢这个解决方案并且认为它是正确的，那么就投票并接受答案。如果
“W”
和
“L”
是唯一的值，那么效率更高的应该是
idx@user3949008-这一切都安排得很奇怪。在R中，通常将数据存储在列而不是行中，并将不同类型的数据（字符串、数字）存储在
data.frame
s中。而
split
将是理想的解决方案-如果您有30种不同的类型，而不是
“W”
和
“L”
，会怎么样
split
可以很快地将其分类，否则需要30行。@thelatemail:undery。我将使用问题中的原始数据格式，并给出两个矩阵（赢和输）。我会自己使用数据帧，甚至不会真正拆分为多个数据帧，而是使用动态子集来计算每个类别所需的数据。这似乎更适合存储为
数据。frame
——您会注意到，只要使用
rbind
，就会看到
数值
行（
a
和
c
）被转换为
字符
。
 newmat <- t(newmat)
 lapply(split(data.frame(newmat), newmat[,"b"]), t)
$L
  2   5  
a "2" "5"
b "L" "L"
c "3" "6"

$W
  1   3   4  
a "1" "3" "4"
b "W" "W" "W"
c "2" "4" "5"