将矩阵转换为数据帧:在一种情况下工作,而不是另一种情况

Question

下面是一个示例会话输出的剪辑.在其中,我使用该matrix()函数创建一个矩阵,并使用该函数将其简单地转换为数据帧as.data.frame().在第二部分中,我还创建了一个矩阵,但是通过一个不同的过程(我想要工作的那个),但即使str()给我类似的输出,我在转换到数据帧时也会出错.有任何想法吗？

编辑:最后,我添加了一行,我(重新)将矩阵转换为矩阵,然后将其转换为数据框.它可以工作,但我不应该根据我在str()输出中看到的test_mx那些无法重铸而不能作为数据框进行重铸.所以我知道如何修复,但我不明白为什么我需要做那个额外的步骤来做到这一点.

R version 2.15.2 (2012-10-26) -- "Trick or Treat"

> library(reshape)
> ## This works
> ## ==========
> tmx = matrix(1:12*0.1, ncol=4)
> rownames(tmx) = c("A", "B", "C")
> colnames(tmx) = 0:3
> tmx
    0   1   2   3
A 0.1 0.4 0.7 1.0
B 0.2 0.5 0.8 1.1
C 0.3 0.6 0.9 1.2
> 
> str(tmx)
 num [1:3, 1:4] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:3] "A" "B" "C"
  ..$ : chr [1:4] "0" "1" "2" "3"
> as.data.frame(tmx)
    0   1   2   3
A 0.1 0.4 0.7 1.0
B 0.2 0.5 0.8 1.1
C 0.3 0.6 0.9 1.2
> 
> 
> 
> ## This does not
> ## =============
> t = 0:3
> thesd = 0.1
> dat = data.frame(
+     a1 = sin(2*pi*t/length(t)) + rnorm(t, sd=thesd),
+     b1 = sin(2*pi*t/length(t) - pi) + rnorm(t, sd=thesd),
+     c1 = sin(2*pi*t/length(t) - pi/2) + rnorm(t, sd=thesd),
+     t  = t
+ )
> 
> test_mx = cast(melt(dat, id.vars="t"), variable ~ t)
> tmp_rownames = as.character(test_mx[,1])
> test_mx = test_mx[,-1]
> tmp_colnames = colnames(test_mx)
> test_mx = as.matrix(test_mx)
> rownames(test_mx) = tmp_rownames
> colnames(test_mx) = tmp_colnames
> 
> str(test_mx)
 num [1:3, 1:4] 0.06211 -0.00596 -1.09718 1.1555 -0.96443 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:3] "a1" "b1" "c1"
  ..$ : chr [1:4] "0" "1" "2" "3"
> as.data.frame(test_mx)
Error in data.frame(rrownames(x), unx, check.names = FALSE) : 
  arguments imply differing number of rows: 0, 3
> 
> ## But this does work
> as.data.frame(as.matrix(test_mx))
             0           1           2           3
a1 -0.16166693  0.97479282  0.01471777 -1.01517539
b1 -0.01012797 -0.97745698 -0.12667287  0.96542412
c1 -1.07217297  0.06783235  1.12068282 -0.02012263

> ## why?

Answer 1

虽然@ agstudy的答案解决了您的问题并让您及时了解最新的软件包,但它并没有尝试理解为什么会发生这种情况.

要了解原因,请回到您的行test_mx = cast(melt(dat, id.vars="t"), variable ~ t).我将在这里创建两个对象,以便我们可以进行一些比较:

test_mx <- test_mx_cast <- cast(melt(dat, id.vars="t"), variable ~ t)
class(test_mx)
# [1] "cast_df"    "data.frame"
class(test_mx_cast)
# [1] "cast_df"    "data.frame"

嗯.这cast_df堂课是什么？事实证明,"重塑"方法已经过去并定义了几种新方法.例如,参见methods(as.data.frame)或methods(as.matrix):

> methods(as.matrix)
[1] as.matrix.cast_df     as.matrix.cast_matrix as.matrix.data.frame  as.matrix.default    
[5] as.matrix.dist*       as.matrix.noquote     as.matrix.POSIXlt     as.matrix.raster*    

   Non-visible functions are asterisked
> methods(as.data.frame)
 [1] as.data.frame.aovproj*        as.data.frame.array           as.data.frame.AsIs           
 [4] as.data.frame.cast_df         as.data.frame.cast_matrix     as.data.frame.character      
 [7] as.data.frame.complex         as.data.frame.data.frame      as.data.frame.Date           
[10] as.data.frame.default         as.data.frame.difftime        as.data.frame.factor         
[13] as.data.frame.ftable*         as.data.frame.function*       as.data.frame.idf*           
[16] as.data.frame.integer         as.data.frame.list            as.data.frame.logical        
[19] as.data.frame.logLik*         as.data.frame.matrix          as.data.frame.model.matrix   
[22] as.data.frame.numeric         as.data.frame.numeric_version as.data.frame.ordered        
[25] as.data.frame.POSIXct         as.data.frame.POSIXlt         as.data.frame.raw            
[28] as.data.frame.table           as.data.frame.ts              as.data.frame.vector         

   Non-visible functions are asterisked

请注意上面的^^第一和第二种方法as.matrix以及第四种和第五种方法as.data.frame.

这是什么意思？好吧,在你创建test_mx转换data.frame为a 之后,你去写了几行matrix.这主要是因为你想确保你的第一列最终成为rownames并且没有将整个矩阵强制转换为字符矩阵.

tmp_rownames = as.character(test_mx[,1])
test_mx = test_mx[,-1]
tmp_colnames = colnames(test_mx)
test_mx = as.matrix(test_mx)
rownames(test_mx) = tmp_rownames
colnames(test_mx) = tmp_colnames
test_mx
#               0           1            2          3
# a1 -0.079811371  0.82820704 -0.193860367 -1.1269632
# b1 -0.009402418 -1.19348155 -0.004519269  0.8921427
# c1 -0.784163111 -0.01340952  0.966208235  0.0135557

因为"重塑"已经定义了一个自定义as.matrix方法,所以你实际上并不需要这样做!

as.matrix(test_mx_cast)
#               0           1            2          3
# a1 -0.079811371  0.82820704 -0.193860367 -1.1269632
# b1 -0.009402418 -1.19348155 -0.004519269  0.8921427
# c1 -0.784163111 -0.01340952  0.966208235  0.0135557

但这仍然没有完全回答所有问题.为了进一步了解,现在比较两个矩阵:

> test_mx_cast_matrix <- as.matrix(test_mx_cast)
> class(test_mx)
[1] "cast_matrix" "matrix"     
> class(test_mx_cast_matrix)
[1] "cast_matrix" "matrix"     
> str(test_mx)
 num [1:3, 1:4] -0.0798 -0.0094 -0.7842 0.8282 -1.1935 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:3] "a1" "b1" "c1"
  ..$ : chr [1:4] "0" "1" "2" "3"
> str(test_mx_cast_matrix)
 num [1:3, 1:4] -0.0798 -0.0094 -0.7842 0.8282 -1.1935 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:3] "a1" "b1" "c1"
  ..$ : chr [1:4] "0" "1" "2" "3"
 - attr(*, "idvars")= chr "variable"
 - attr(*, "rdimnames")=List of 2
  ..$ :'data.frame':    3 obs. of  1 variable:
  .. ..$ variable: Factor w/ 3 levels "a1","b1","c1": 1 2 3
  ..$ :'data.frame':    4 obs. of  1 variable:
  .. ..$ t: int [1:4] 0 1 2 3

嗯.当我们as.matrix直接使用时,attributes"reshape"包添加的所有内容都会保留,但是当我们手动执行此过程时,它仍然声称是相同的class,但所有自定义attributes都已被删除.

所以呢？

好吧,因为R认为这test_mx是一个cast_matrix,当你打电话时as.data.frame,它实际上是打电话as.data.frame.cast_matrix,而不是as.data.frame.matrix.

综观如何as.data.frame.cast_matrix定义,这些attributes都是必不可少的重新建立data.frame,因此你的错误.以下是该功能的内容:

> as.data.frame.cast_matrix
function (x, row.names, optional, ...) 
{
    unx <- unclass(x)
    colnames(unx) <- rownames(rcolnames(x))
    r.df <- data.frame(rrownames(x), unx, check.names = FALSE)
    class(r.df) <- c("cast_df", "data.frame")
    attr(r.df, "idvars") <- attr(x, "idvars")
    attr(r.df, "rdimnames") <- attr(x, "rdimnames")
    rownames(r.df) <- 1:nrow(r.df)
    r.df
}
<environment: namespace:reshape>

那么,您现在有三个选择:

1. 升级到"reshape2" - 很好的建议,但请记住,仍然有很多人没有打扰转换.

2. 使用"重塑"正确,这就需要寻找更多的一点str,classES和attributes它创建的对象.这里"正确"使用它本来就是使用as.data.frame(test_mx_cast_matrix).

3. 指定method您要使用的(当您不知道包是否正在重新定义方法时,这是非常安全的 - 通常,当它们创建新类时,您还应检查是否已创建新方法).相比:

   > as.data.frame(test_mx)        ## Calls `as.data.frame.cast_matrix` ERROR!
   Error in data.frame(rrownames(x), unx, check.names = FALSE) : 
     arguments imply differing number of rows: 0, 3
   > as.data.frame.matrix(test_mx) ## Specifies the `as.data.frame` method. WORKS!
                 0           1            2          3
   a1 -0.079811371  0.82820704 -0.193860367 -1.1269632
   b1 -0.009402418 -1.19348155 -0.004519269  0.8921427
   c1 -0.784163111 -0.01340952  0.966208235  0.0135557
   

叹.结束....

Answer 2

你不应该使用reshape2,reshape因为后者已经过时了.

也可以cast 通过dcast或改变acast.

as.data.frame(test_mx)
            0           1            2           3
1 -0.08120468  0.97593052 -0.006127179 -1.15107784
2 -0.04165681 -1.02810193  0.004637454  0.99042403
3 -0.87862063  0.07346341  1.019113669 -0.01769976