从R中的数据框创建对角矩阵

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英文:

Create a diagonal matrix from a dataframe in r

问题

我有这个数据框:

data.frame(Name = c("A", "B"), 
           Value = c(1,2))

我想得到一个矩阵,其中Name值作为矩阵的行名和列名,值作为以下减法乘积的结果:

从R中的数据框创建对角矩阵

又被称为

从R中的数据框创建对角矩阵

英文:

I have this data frame:

从R中的数据框创建对角矩阵

data.frame(Name = c("A", "B"), 
           Value = c(1,2))

and I would like to arrive at a matrix with Name values as the matrix's row names and column names and values as the product of a subtraction like the following

从R中的数据框创建对角矩阵

AKA

从R中的数据框创建对角矩阵

答案1

得分: 3

我假设您想要使用矩阵运算来完成,所以这是我的努力。

dd <- data.frame(Name = c("A", "B"), 
            Value = c(1,2))
M <- matrix( dd$Value, 2,2, dimnames=list( dd$Name, dd$Name))
M
#  A B
#A 1 1
#B 2 2

M - t(M)
#  A  B
#A 0 -1
#B 1  0

如果您需要进一步的帮助,请告诉我。

英文:

I assumed you wanted it done with matrix operations, so here's my effort.

 dd &lt;- data.frame(Name = c(&quot;A&quot;, &quot;B&quot;), 
            Value = c(1,2))
 M &lt;- matrix( dd$Value, 2,2, dimnames=list( dd$Name, dd$Name))
 M
#  A B
#A 1 1
$B 2 2

M - t(M)
#  A  B
#A 0 -1
#B 1  0

答案2

得分: 2

你可以使用函数 outer -

df <- data.frame(Name = c("A", "B"), Value = c(1,2))
mat <- t(outer(df$Value, df$Value, `-`))
dimnames(mat) <- list(df$Name, df$Name)
mat

#   A B
#A  0 1
#B -1 0
英文:

You can use the function outer -

df &lt;- data.frame(Name = c(&quot;A&quot;, &quot;B&quot;), Value = c(1,2))
mat &lt;- t(outer(df$Value, df$Value, `-`))
dimnames(mat) &lt;- list(df$Name, df$Name)
mat

#   A B
#A  0 1
#B -1 0

答案3

得分: 1

A tidyverse solution:

df <- data.frame(name = c("A", "B"), value = c(1,2))

df |>
  bind_cols(df |&gt; pivot_wider()) |>
  transmute(across(A:B, \(x) x - value))

   A B
1  0 1
2 -1 0

*注意,此示例中的 namevalue 是小写。如果它们是大写的,或者存在其他列名,可以在 pivot_wider() 中使用 names_fromvalues_from 参数。
示例:pivot_wider(names_from = 'Name', values_from = "Value").

英文:

A tidyverse solution:

df &lt;- data.frame(name = c(&quot;A&quot;, &quot;B&quot;), value = c(1,2))

df |&gt; 
  bind_cols(df |&gt; pivot_wider()) |&gt; 
  transmute(across(A:B, \(x) x - value))

   A B
1  0 1
2 -1 0

*Note name and value are lowercase in this example. If they are capitalized or if there are other column names, use the names_from and values_from args in pivot_wider().
Example: pivot_wider(names_from = &#39;Name&#39;, values_from = &quot;Value&quot;).

答案4

得分: 1

使用 col() 进行索引的另一种方法:

mat <- array(df$Value, rep(nrow(df), 2), dimnames = list(df$Name, df$Name))
df$Value[col(mat)] - mat

#    A B
# A  0 1
# B -1 0

请注意,我已经删除了代码部分并提供了翻译的内容。

英文:

An alternative approach with col() for indexing:

mat &lt;- array(df$Value, rep(nrow(df), 2), dimnames = list(df$Name, df$Name))
df$Value[col(mat)] - mat

#    A B
# A  0 1
# B -1 0

答案5

得分: 1

这只是吗?

col(df) - df$value

     [,1] [,2]
[1,]    0    1
[2,]   -1    0

with(df, structure(col(df) - value, .Dimnames = list(name, name)))
   A B
A  0 1
B -1 0
英文:

Isnt this just?

col(df) - df$value

     [,1] [,2]
[1,]    0    1
[2,]   -1    0

with(df, structure(col(df) - value, .Dimnames = list(name, name)))
   A B
A  0 1
B -1 0

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年3月1日 10:13:02
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