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几天前我开始使用 R 并且真的可以使用一些帮助：D 我目前有一个包含 200 个观察值和 12 个变量的 data.frame（它们代表点击，因此它们被命名为 c1-c12）。

背景： 用户单击（最多 12 次）字段。这些字段按 6 行 4 列排序，用户的点击记录为数字：

[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "11" "21" "31" "41"
[2,] "12" "22" "32" "42"
[3,] "13" "23" "33" "43"
[4,] "14" "24" "34" "44"
[5,] "15" "25" "35" "45"
[6,] "16" "26" "36" "46"

每个值的第一位代表行，第二位代表列。这就是为什么它们被命名为 11-16、21-26 ... 41-46。值范围为 c(11:16, 21:26, 31:36, 41:46)，因此有 24 个可能的值。

我能够将数据读入 R，前 10 个观察结果如下所示：

我的数据：

    c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12
1   33 43 63 23 34 32 31 41 61  21  NA  NA
2   24 23 22 21 31 61 41 NA NA  NA  NA  NA
3   61 62 63 64 31 32 33 34 41  42  43  44
4   31 32 33 34 21 22 23 24 41  NA  NA  NA
5   11 12 13 14 22 23 32 33 62  63  42  52
6   51 52 53 54 61 62 63 64 31  32  33  34
7   31 21 61 62 63 64 33 23 NA  NA  NA  NA
8   41 42 43 44 32 33 62 63 52  53  61  64
9   61 62 63 64 21 22 24 23 34  31  41  44
10  51 52 53 54 24 34 21 31 33  23  61  63

我想将我的数据转换为某种设计矩阵，该矩阵基于背景中给出的位置表，但是：作为所需的输出，我每次观察需要一个矩阵，再次包含 6 行和 4 列以及单击时的 1字段（即位置的值是观察的一部分）和所有其他位置的 0。第一个观察结果将如下所示：

0   1   1   1   0   1
0   0   1   0   0   0
0   1   1   1   0   1
0   0   1   0   0   0

你能给我提示哪些包裹等。我应该研究一下，也许有一些提示作为指导或类似的东西？

我的想法是为位置创建一个矩阵，然后将它们与观察结果相乘，但我目前真的很挣扎，不知道从哪里开始。

我在 R 中的位置矩阵现在看起来像这样：

#construct design matrix
alt1 <- c(paste0(1, 1:6))
alt2 <- c(paste0(2, 1:6))
alt3 <- c(paste0(3, 1:6))
alt4 <- c(paste0(4, 1:6))
positions <- matrix(c(alt1, alt2, alt3, alt4), nrow = 6)

（背景提供）

**可能有一种更简单、更聪明的解决方案，因为我的值包含 rownumber（第一位）和 columnnr（第二位），但我不知道如何按位置将它们写入矩阵 **

dput(head(data))
structure(list(c1 = c("33", "24", "61", "31", "11", "51"), c2 = c("43", 
"23", "62", "32", "12", "52"), c3 = c("63", "22", "63", "33", 
"13", "53"), c4 = c("23", "21", "64", "34", "14", "54"), c5 = c("34", 
"31", "31", "21", "22", "61"), c6 = c("32", "61", "32", "22", 
"23", "62"), c7 = c("31", "41", "33", "23", "32", "63"), c8 = c("41", 
"", "34", "24", "33", "64"), c9 = c("61", NA, "41", "41", "62", 
"31"), c10 = c("21", NA, "42", "", "63", "32"), c11 = c("", NA, 
"43", NA, "42", "33"), c12 = c(NA, NA, "44", NA, "52", "34")), .Names = c("c1", 
"c2", "c3", "c4", "c5", "c6", "c7", "c8", "c9", "c10", "c11", 
"c12"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

干杯和感谢， Sidebob

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您可以获取单独的行并通过简单的循环将它们转换为矩阵。

for(row in 1:nrow(data)) {
   x <- as.numeric(data[row,])
   i <- x %% 10
   j <- x %/% 10
   mat <- matrix(0, 6, 6)
   mat[cbind(i,j)] <- 1
   print(mat)
   }

这给

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    0    1    1    1    0    1
[2,]    0    0    1    0    0    0
[3,]    0    1    1    1    0    1
[4,]    0    0    1    0    0    0
[5,]    0    0    0    0    0    0
[6,]    0    0    0    0    0    0
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    0    1    1    1    0    1
[2,]    0    1    0    0    0    0
[3,]    0    1    0    0    0    0
[4,]    0    1    0    0    0    0
[5,]    0    0    0    0    0    0
[6,]    0    0    0    0    0    0
    ...

我不确定您期望哪种输出。您可以只打印（并使用 输出到文件sink()），也可以打印write()到文件，也可以write.table()使用类似 csv 的格式。

顺便说一句，您可能会遇到声称循环很慢并且应该在 R 中避免的说法，在某种程度上这是真的，但在这种情况下它工作得很好并且很容易理解。

于 2016-10-30T05:38:19.450 回答