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R中的迭代条件和

sumifs r arrays

Vincent · 技术社区 · 8 年前

我有一系列由1和0组成的二维数值矩阵。(因此,我假设它们也可以被视为逻辑数组。)我希望能够为这些数组生成一个向量,该向量是数组的一维长度(列数)。对于数组中的每一列,它将包含条目为1的行的行总数之和。

以下是我对单个列的设置:

#Generate sample data
dataset<-matrix(sample(0:1, size=190, replace=TRUE), nrow=19, ncol=10)
#Calculate row sums
scores<-rowSums(dataset)
#calculate desired statistic for column 1
M1_1 <- sum(scores[which (dataset[,1]==1)])
#calculate same statistic for column 2
M1_2 <- sum(scores[which (dataset[,2]==1)])

显然,我不想写M1_1、M1_2、…、M1_n,而是想定义M1_X来迭代每一列。我怀疑这是一件非常简单的事情,但我还没有弄清楚怎么做。如有任何指导,将不胜感激。

3 回复 | 直到 8 年前

akrun 8 年前

我们可以循环使用 sapply 得到 sum

as.vector(sapply(split(dataset, col(dataset)), function(x) sum(scores[x==1])))
#[1] 56 47 50 53 55 48 75 67 40 55

或使用 apply

apply(dataset, 2, function(x) sum(scores[x==1]))
#[1] 56 47 50 53 55 48 75 67 40 55

或者,矢量化方法是复制“分数”并将其与“数据集”相乘,而不使用任何循环(有时可能很危险)

colSums(scores[row(dataset)]*dataset)
#[1] 56 47 50 53 55 48 75 67 40 55

或者另一个直观的选择是 sweep

colSums(sweep(dataset, 1, scores, FUN = "*"))
#[1] 56 47 50 53 55 48 75 67 40 55

基于OP的帖子,

M1_1
#[1] 56
M1_2
#[1] 47

或者,正如@user20650所评论的,一个简洁的选项是 crossprod

crossprod(scores, dataset)

或者甚至不用在不同的步骤中计算“分数”

rowSums(crossprod(dataset))
#[1] 56 47 50 53 55 48 75 67 40 55

Ronak Shah 8 年前

我们可以将0和1的矩阵与相应的分数相乘,然后按列求和

colSums(dataset * scores)

#[1] 44 58 50 53 42 60 43 46 55 45

Sandipan Dey 8 年前

矩阵乘法也将工作(可使用种子123复制):

as.numeric(matrix(scores, nrow=1) %*% dataset)
# [1] 53 72 16 51 43 49 51 49 30 66

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