带有在R中包含矩阵的列的data.frame

我正在尝试将一些矩阵放在R的数据框中，例如：

m <- matrix(c(1,2,3,4), nrow=2, ncol=2)
df <- data.frame(id=1, mat=m)

但是，当我这样做时，我得到的是2行3列的数据框，而不是1行2列的数据框。阅读文档，我必须使用I（）转义矩阵。

df <- data.frame(id=1, mat=I(m))

str(df)
\'data.frame\':   2 obs. of  2 variables:
 $ id : num  1 1
 $ mat: AsIs [1:2, 1:2] 1 2 3 4

据我了解，该数据框对于矩阵的每一行都包含一行，并且mat字段是矩阵列值的列表。因此，如何获得包含矩阵的数据帧？谢谢！

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肉簧咸缮

我发现data.frames包含令人难以置信的奇怪矩阵，但是：我知道实现此目标的唯一方法隐藏在ѭ2中试试这个，翻阅一下，看看发生了什么：

d <- data.frame(y=1:5,n=5)
g0 <- glm(cbind(y,n-y)~1,data=d,family=binomial)
debug(stats:::simulate.lm)
s <- simulate(g0,n=5)

这是奇怪的后门解决方案。创建一个列表，将其类更改为data.frame，然后（必需）手动设置names和row.names（如果您不执行这些最后步骤，数据仍将保留在对象中，但它将像打印出来一样它有零行...）

m1 <- matrix(1:10,ncol=2)
m2 <- matrix(5:14,ncol=2)
dd <- list(m1,m2)
class(dd) <- \"data.frame\"
names(dd) <- LETTERS[1:2]
row.names(dd) <- 1:5
dd

喷乡顾沥沪

一种更简单的方法是使用矩阵的占位符定义数据框

m <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, ncol = 2) 
df <- data.frame(id = 1, mat = rep(0, nrow(m)))

然后分配矩阵。无需使用列表的类或使用*apply()函数。

df$mat <- m

勘掸府迫路

我遇到了同样的问题，试图了解请打包的汽油数据。使用$进行工作。首先，让我们创建一个矩阵，将其称为Spectrum_mat，然后将其称为response_var1。

spectra_mat = matrix(1:45, 9, 5)
response_var1 = seq(1:9)

现在，我们将向量response_var1放入新的数据帧中-称之为df。

df = data.frame(response_var1)
df$spectra = spectra_mat

去检查，

str(df)

\'data.frame\':   9 obs. of  2 variables:
 $ response_var1: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9
 $ spectra      : int [1:9, 1:5] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

埃庐

您得到的结果（2行x 3列）是R所期望的结果，因为它等于cbind一个向量（id，带回收）和一个矩阵（m）。 IMO，如果您确实想绑定不同的数据结构，则最好使用list或array（当尺寸一致时，不允许将数字和因子值混合使用）。否则，只要将行的行数相同，就可以将矩阵矩阵“ѭ15”到现有的data.frame上。例如

x1 <- replicate(2, rnorm(10))
x2 <- replicate(2, rnorm(10))
x12l <- list(x1=x1, x2=x2)
x12a <- array(rbind(x1, x2), dim=c(10,2,2))

结果显示

> str(x12l)
List of 2
 $ x1: num [1:10, 1:2] -0.326 0.552 -0.675 0.214 0.311 ...
 $ x2: num [1:10, 1:2] -0.164 0.709 -0.268 -1.464 0.744 ...
> str(x12a)
 num [1:10, 1:2, 1:2] -0.326 0.552 -0.675 0.214 0.311 ...

如果您计划使用尺寸不同的矩阵，并且提供与外部数据相同的方式（针对行）进行组织，则列表将更易于使用。这是一个例子：

df1 <- data.frame(grp=gl(2, 5, labels=LETTERS[1:2]), 
                  age=sample(seq(25,35), 10, rep=T))
with(df1, tapply(x12l$x1[,1], list(grp, age), mean))

您还可以使用lapply（用于列表）和apply（用于数组）功能。

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