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我的问题听起来可能对你很多,但经过长时间的互联网搜索,我仍然没有回答以下问题:

如何将三维数组转换为"三维"列表？

假设我有以下内容:

A1 <- matrix(runif(12),4,3)
A2 <- matrix(runif(12),4,3)
A3 <- matrix(runif(12),4,3)

MyList  <- list(A1,A2,A3)

MyArray <- array(NA,c(4,3,3))
MyArray[,,1] <- A1
MyArray[,,2] <- A2
MyArray[,,3] <- A3

有没有办法转换MyArray成具有"相同结构"的列表MyList？

非常感谢您的帮助!最好的,罗曼

假设我有一个矩阵foo如下:

foo <- cbind(c(1,2,3), c(15,16,17))

> foo
     [,1] [,2]
[1,]    1   15
[2,]    2   16
[3,]    3   17

我想把它变成一个看起来像的列表

[[1]]
[1]  1 15

[[2]]
[1]  2 16

[[3]]
[1]  3 17

你可以这样做:

lapply(apply(foo, 1, function(x) list(c(x[1], x[2]))), function(y) unlist(y))

我对另一种不那么复杂的方法感兴趣.注意,如果你这样做apply(foo, 1, function(x) list(c(x[1], x[2]))),它会在列表中返回一个列表,我希望避免这样做.

我有两个data.frames,一个有事件数据,另一个有几个公司的股票数据(这里只有两个).我希望在我的事件data.frame中为两家公司增加两个日期滞后(-1天和+1天)的列.滞后日期应该来自我的库存数据.框架(df)当然.我怎样才能做到这一点？

DATE <- c("01.01.2000","02.01.2000","03.01.2000","06.01.2000","07.01.2000","09.01.2000","10.01.2000","01.01.2000","02.01.2000","04.01.2000","06.01.2000","07.01.2000","09.01.2000","10.01.2000")
RET <- c(-2.0,1.1,3,1.4,-0.2, 0.6, 0.1, -0.21, -1.2, 0.9, 0.3, -0.1,0.3,-0.12)
COMP <- c("A","A","A","A","A","A","A","B","B","B","B","B","B","B")
df <- data.frame(DATE, RET, COMP)

df

# DATE   RET COMP
# 1  01.01.2000 -2.00    A
# 2  02.01.2000  1.10    A
# 3  03.01.2000  3.00    A
# 4  06.01.2000  1.40    A
# 5  07.01.2000 -0.20    A
# 6  09.01.2000  0.60    A
# 7  10.01.2000  0.10    A
# 8  01.01.2000 -0.21    B
# 9  02.01.2000 -1.20    B
# 10 04.01.2000  0.90    B
# 11 06.01.2000 …

我有一个mx n矩阵,如下所示:

1 2 3
4 5 6

按行获取所有可能组合的最快方法是什么？在这种情况下,那将是c(1,4), c(1,5), c(1,6), c(2,4), c(2,5) ... c(3,5), c(3,6)

如何使用矢量化方法解决这个问题？通常,mx n矩阵将具有n^m这样的组合.

我有一个字符矩阵,在不同的行中有不同数量的NA.我想创建一个具有相同行数的结构,并删除所有NAs.

我想象的琐碎问题..

我有一个M×N矩阵.例如:

   mat <- matrix(data = rnorm(12), nrow = 3, ncol = 4)

并且我想将其转换为M个向量的数组,每个向量的长度为N(意味着一个数组,其中每个向量是矩阵中的一行).