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Créer un cadre de données à partir d'une matrice

Comment obtenir un bloc de données avec les mêmes données qu'une matrice existante?

Un exemple simplifié de ma matrice:

mat <- matrix(c(0, 0.5, 1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4, 0.5),
              ncol = 3, nrow = 3,
              dimnames = list(NULL, c("time", "C_0", "C_1")))

> mat
     time C_0 C_1
[1,]  0.0 0.1 0.3
[2,]  0.5 0.2 0.4
[3,]  1.0 0.3 0.5

Je voudrais créer un cadre de données qui ressemble à ceci:

     name   time   val
1    C_0    0.0    0.1
2    C_0    0.5    0.2
3    C_0    1.0    0.3
4    C_1    0.0    0.3
5    C_1    0.5    0.4
6    C_1    1.0    0.5

Toutes mes tentatives sont assez maladroites, par exemple:

data.frame(cbind(c(rep("C_1", 3), rep("C_2", 3)),
                 rbind(cbind(mat[,"time"], mat[,"C_0"]),
                       cbind(mat[,"time"], mat[,"C_1"]))))

Quelqu'un a-t-il une idée de la manière de procéder plus élégamment? Veuillez noter que mes données réelles comportent quelques colonnes supplémentaires (40 colonnes).

rmatrixdataframe
40
user1981275

Si vous modifiez votre colonne time en noms de lignes, vous pouvez utiliser as.data.frame(as.table(mat)) pour des cas simples comme celui-ci.

Exemple:

> data <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4, 0.5)
> dimnames <- list(time=c(0, 0.5, 1), name=c("C_0", "C_1"))
> mat <- matrix(data, ncol=2, nrow=3, dimnames=dimnames)
> as.data.frame(as.table(mat))
  time name Freq
1    0  C_0  0.1
2  0.5  C_0  0.2
3    1  C_0  0.3
4    0  C_1  0.3
5  0.5  C_1  0.4
6    1  C_1  0.5

Dans ce cas, le temps et le nom sont les deux facteurs. Vous voudrez peut-être reconvertir l'heure en numérique, ou ce n'est peut-être pas grave.

41
Greg Snow

Vous pouvez utiliser stack à partir du package de base. Mais vous devez d’abord contraindre votre matrice à un data.frame et réorganiser les colonnes une fois les données empilées.

mat <- as.data.frame(mat)
res <- data.frame(time= mat$time,stack(mat,select=-time))
res[,c(3,1,2)]

  ind time values
1 C_0  0.0    0.1
2 C_0  0.5    0.2
3 C_0  1.0    0.3
4 C_1  0.0    0.3
5 C_1  0.5    0.4
6 C_1  1.0    0.5

Notez que stack est généralement plus efficace que le package reshape2.

10
agstudy

melt() de reshape2 package vous rapproche ... 

library(reshape2)
(res <- melt(as.data.frame(mat), id="time"))
#   time variable value
# 1  0.0      C_0   0.1
# 2  0.5      C_0   0.2
# 3  1.0      C_0   0.3
# 4  0.0      C_1   0.3
# 5  0.5      C_1   0.4
# 6  1.0      C_1   0.5

... bien que vous souhaitiez peut-être post-traiter ses résultats pour obtenir vos noms de colonnes et vos commandes préférés.

setNames(res[c("variable", "time", "value")], c("name", "time", "val"))
#   name time val
# 1  C_0  0.0 0.1
# 2  C_0  0.5 0.2
# 3  C_0  1.0 0.3
# 4  C_1  0.0 0.3
# 5  C_1  0.5 0.4
# 6  C_1  1.0 0.5
4
Josh O'Brien

Utiliser dplyr et tidyr:

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- as_data_frame(mat) %>%      # convert the matrix to a data frame
  gather(name, val, C_0:C_1) %>%  # convert the data frame from wide to long
  select(name, time, val)         # reorder the columns

df
# A tibble: 6 x 3
   name  time   val
  <chr> <dbl> <dbl>
1   C_0   0.0   0.1
2   C_0   0.5   0.2
3   C_0   1.0   0.3
4   C_1   0.0   0.3
5   C_1   0.5   0.4
6   C_1   1.0   0.5
1
sbha

J'ai trouvé le "cheat" suivant très net et sans erreur

> dimnames <- list(time=c(0, 0.5, 1), name=c("C_0", "C_1"))
> mat <- matrix(data, ncol=2, nrow=3, dimnames=dimnames)
> head(mat, 2) #this returns the number of rows indicated in a data frame format
> df <- data.frame(head(mat, 2)) #"data.frame" might not be necessary

Et voilà!

0
Gregory