2

我目前的问题如下。我有一个有向 1-mode 边缘列表，表示在某一年参与联合项目的演员对，可能看起来像：

projektleader   projectpartner  year
A               B               2005
A               C               2000
B               A               2002
...             ...             ...

现在我只需要一个特定年份的子集。并非所有参与者都在这一年活跃，因此子集的维度不同。对于后续的网络分析，我需要一个加权的有向邻接矩阵，所以我使用 [network package] 的选项来创建它。我首先将其加载为网络对象，然后将其转换为邻接矩阵。

grants_00 <- subset(grants, (year_grant=2000), select = c(projectpartner, projectleader))
nw_00 <- network(grants_08to11[,1:2], matrix="edgelist", directed=TRUE) 
grants_00.adj <- as.matrix(nw_00, matrix.type = "adjacency")

结果矩阵看起来有点像

     A    B    C    E    ...
A    0    1    1    0
B    1    0    0    0
...

到目前为止，一切都很好。我现在的问题是：对于我计划做的进一步分析，我需要一个具有相同维度和顺序的每一年的邻接矩阵。这意味着来自初始数据集的所有参与者都必须是相应年份的矩阵的行名和列名，但矩阵应该只包含这一特定年份的观察对。我希望我的问题很清楚。我很欣赏任何建设性的解决方案。

我的想法 ATM 如下：我创建了一个初始数据集和缩减数据集的矩阵。然后我将那里的所有矩阵值设置为零。然后我以某种方式将它与缩减矩阵匹配，并在正确的行和列中填充正确的值。不幸的是，我不知道这怎么可能。

有人知道如何解决这个问题吗？

4

1 回答 1

6

不幸的是，你的问题不清楚，所以我会尽力回答。

如果我明白你想要：

****给定一个大小矩阵：找到它们匹配的位置？****

我重新生成你的数据

library(network)
N <- 20
grants <- data.frame(
        projectleader  = sample(x=LETTERS[1:20],size=N,replace = TRUE),
        projectpartner = sample(x=LETTERS[1:20],size=N,replace = TRUE),
        year_grant     = sample(x=0:5          ,size=N,replace = TRUE) +2000
)


head(grants)
  projectleader projectpartner year_grant
1             D              K       2002
2             M              M       2001
3             K              L       2005
4             N              Q       2002
5             G              D       2003
6             I              B       2004

创建小矩阵的函数

## 
adjency <- function(year){
  grants_00 <- subset(grants, (year_grant==year),
        select = c(projectpartner, projectleader))
  nw_00 <- network(grants_00, matrix="edgelist", directed=TRUE) 
  grants_00.adj <- as.matrix(nw_00, matrix.type = "adjacency")
  as.data.frame(grants_00.adj)
}

使用 plyr 获取每年的列表

library(plyr)
years <- unique(grants$year_grant)
years <- years[order(years)]
bigMatrix <- llply(as.list(years),.fun=adjm)

创建完整矩阵（答案）

# create an empty matrix with NAs
population <- union(grants$projectpartner,grants$projectleader)
population_size <- length(population)
full_matrix <- matrix(rep(NA, population_size*population_size), 
       nrow=population_size)
rownames(full_matrix) <- colnames(full_matrix) <- population

找到它们匹配的位置

frn <- as.matrix(bigMatrix[[1]])

tmp <- match(rownames(frn), rownames(full_matrix))
tmp2 <- match(colnames(frn), colnames(full_matrix))

# do a merge
full_matrix[tmp,tmp2] <- frn



head(bigMatrix[[1]])
  D I J K O Q S
D 0 0 0 0 0 0 0
I 0 0 0 0 0 0 0
J 1 0 0 0 0 0 0
K 0 0 0 0 0 0 0
O 0 0 0 1 0 0 0
Q 0 1 0 0 0 0 0

完整的矩阵

    K  M  L  Q  D  B  E  J  C  S  O  F  G  N  I  A  H
K  0 NA NA  0  0 NA NA  0 NA  0  0 NA NA NA  0 NA NA
M NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
L NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Q  0 NA NA  0  0 NA NA  0 NA  0  0 NA NA NA  1 NA NA
D  0 NA NA  0  0 NA NA  0 NA  0  0 NA NA NA  0 NA NA
B NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
E NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
J  0 NA NA  0  1 NA NA  0 NA  0  0 NA NA NA  0 NA NA
C NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
S  0 NA NA  1  0 NA NA  0 NA  0  0 NA NA NA  0 NA NA
O  1 NA NA  0  0 NA NA  0 NA  0  0 NA NA NA  0 NA NA
F NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
G NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
N NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
I  0 NA NA  0  0 NA NA  0 NA  0  0 NA NA NA  0 NA NA
A NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
H NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
于 2012-12-01T00:53:35.623 回答