r - 在行上绑定不同大小的稀疏矩阵

Question

我正在尝试使用 Matrix 包将两个不同大小的稀疏矩阵绑定在一起。绑定在行上，使用列名进行匹配。

表一：

ID     | AAAA   | BBBB   |
------ | ------ | ------ |
XXXX   | 1      | 2      |

表 B：

ID     | BBBB   | CCCC   |
------ | ------ | ------ |
YYYY   | 3      | 4      |

绑定表 A 和 B：

ID     | AAAA   | BBBB   | CCCC   |
------ | ------ | ------ | ------ |
XXXX   | 1      | 2      |        |
YYYY   |        | 3      | 4      |

目的是将大量小矩阵插入到一个大矩阵中，以实现连续查询和更新/插入。

我发现Matrix或slam软件包都没有处理此问题的功能。

以前也有人问过类似的问题，但似乎没有找到解决方案：

帖子 1：in-r-when-using-named-rows-can-a-sparse-matrix-column-be- added-concatenated

帖子 2：按行名称绑定在一起的稀疏模型矩阵

关于如何解决它的想法将不胜感激。

此致，

弗雷德里克

Answer 1

对于我的目的（具有数百万行和数万列的非常稀疏的矩阵，超过 99.9% 的值是空的）这仍然太慢了。有效的是下面的代码 - 也可能对其他人有帮助：

merge.sparse = function(listMatrixes) {
  # takes a list of sparse matrixes with different columns and adds them row wise

  allColnames <- sort(unique(unlist(lapply(listMatrixes,colnames))))
  for (currentMatrix in listMatrixes) {
    newColLocations <- match(colnames(currentMatrix),allColnames)
    indexes <- which(currentMatrix>0, arr.ind = T)
    newColumns <- newColLocations[indexes[,2]]
    rows <- indexes[,1]
    newMatrix <- sparseMatrix(i=rows,j=newColumns, x=currentMatrix@x,
                              dims=c(max(rows),length(allColnames)))
    if (!exists("matrixToReturn")) {
      matrixToReturn <- newMatrix
    }
    else {
      matrixToReturn <- rbind2(matrixToReturn,newMatrix)
    }
  }
  colnames(matrixToReturn) <- allColnames
  matrixToReturn  
}