R 使用数据帧中的数据添加到数值矩阵

我想知道除了做一个费力的循环之外，我是否缺少了一个更快的方法来完成下面的工作

假设我有这样一个矩阵：

m1 <- structure(c(0, 2, 2, 1, 0, 1, 1, 1, 0), .Dim = c(3L, 3L), .Dimnames = list(
    c("AK", "JW", "SZ"), c("AK", "JW", "SZ")))

#m1
#    AK JW SZ
# AK  0  1  1
# JW  2  0  1
# SZ  2  1  0

例如，可以通过创建一个循环来实现这一点，该循环基本上对“dfx”的每一行执行此操作：

m1[rownames(m1)=="JW",rownames(m1)=="AK"] <- m1[rownames(m1)=="JW",rownames(m1)=="AK"] + 1.5
m1[rownames(m1)=="AK",rownames(m1)=="JW"] <- m1[rownames(m1)=="AK",rownames(m1)=="JW"] + 1.5

m1[行名（m1）=“JW”，行名（m1）=“AK”]您可以尝试

library(reshape2)
Un1 <- sort(unique(unlist(dfx[,1:2])))
dfy <- expand.grid(id1=Un1, id2=Un1)
m2 <- acast(merge(dfx,dfy, all=TRUE), id1~id2, value.var='val', fill=0)
m2[upper.tri(m2)] <- m2[lower.tri(m2)]
m1+m2
#    AK  JW  SZ
#AK 0.0 2.5 3.5
#JW 3.5 0.0 2.0
#SZ 4.5 2.0 0.0

一种可能的
base
替代方案，其中数据帧被重塑为与矩阵相同的尺寸。这是通过首先将“id1”和“id2”转换为
因子
s，并从“m1”中选择
级别
来实现的。然后使用
xtabs
进行整形。结果及其
t
transpose被添加到“m1”中

dfx[ , c("id1", "id2")] <- lapply(dfx[ , c("id1", "id2")], function(x) factor(x, levels = rownames(m1)))
m2 <- xtabs(val ~ ., data = dfx)
m1 + m2 + t(m2)

#     AK  JW  SZ
# AK 0.0 2.5 3.5
# JW 3.5 0.0 2.0
# SZ 4.5 2.0 0.0

dfx[，c（“id1”，“id2”）]使用cbind（x，y）作为赋值索引是一种标准的R策略：

 m1[with(dfx, cbind(id1,id2)) ] <- m1[with(dfx, cbind(id1,id2)) ]+ # the prior values
                                   dfx$val                         # the new values
 m1
#-------------------
    AK JW SZ
AK 0.0  1  1
JW 3.5  0  1
SZ 4.5  2  0
# Step 2 for the transposed addition
m1[with(dfx, cbind(id2,id1)) ] <- m1[with(dfx, cbind(id2,id1)) ]+ 
                                    dfx$val
m1
#---------
    AK  JW  SZ
AK 0.0 2.5 3.5
JW 3.5 0.0 2.0
SZ 4.5 2.0 0.0

m1[with（dfx，cbind（id1，id2））]这很简洁，但不能直接回答问题。它只为矩阵的一半增加了值，实际上没有看到转置成分。只需对交换到dfx中的索引执行相同的过程。@BondedDust没有任何东西能打败此解决方案：-）如果一步使用：
（dfx，rbind（cbind（id2，id1），unname（cbind（id1，id2）））
？
library(data.table)
 m2 <- acast(setkey(setDT(dfx), id1, id2)[
      CJ(id1=Un1, id2=Un1)], id1~id2, value.var='val', fill=0)
 m2+t(m2)+m1
 #    AK  JW  SZ
 #AK 0.0 2.5 3.5
 #JW 3.5 0.0 2.0
 #SZ 4.5 2.0 0.0

dfx[ , c("id1", "id2")] <- lapply(dfx[ , c("id1", "id2")], function(x) factor(x, levels = rownames(m1)))
m2 <- xtabs(val ~ ., data = dfx)
m1 + m2 + t(m2)

#     AK  JW  SZ
# AK 0.0 2.5 3.5
# JW 3.5 0.0 2.0
# SZ 4.5 2.0 0.0

 m1[with(dfx, cbind(id1,id2)) ] <- m1[with(dfx, cbind(id1,id2)) ]+ # the prior values
                                   dfx$val                         # the new values
 m1
#-------------------
    AK JW SZ
AK 0.0  1  1
JW 3.5  0  1
SZ 4.5  2  0
# Step 2 for the transposed addition
m1[with(dfx, cbind(id2,id1)) ] <- m1[with(dfx, cbind(id2,id1)) ]+ 
                                    dfx$val
m1
#---------
    AK  JW  SZ
AK 0.0 2.5 3.5
JW 3.5 0.0 2.0
SZ 4.5 2.0 0.0