R如何将数据框列矩阵扩展为数据框列

用户名

我有以下数据帧df,该数据帧是由TERR在较大的数据帧上通过聚集调用生成的,该数据帧在列上执行了两个函数。因此,在这种情况下,在PC1和PC2上计算了平均值和标准误差。问题是我现在需要分别调用这些值。如果我尝试

df$PC1.mn它返回NULL但是df$PC1我得到了两者的列表。我需要这些矩阵成为单独的列。有什么办法可以做到这一点?

编辑:除了第一列之外,每列都是2列的矩阵,需要将其扩展为单独的列。

   TERR     PC1.mn    PC1.sem     PC2.mn    PC2.sem      
1 MENS_10 0.82030703 0.05964201 0.60991007 0.03922947 
2 MENS_14 0.22284209 0.07027761 0.01079179 0.03857742 

输出 str(df$PC1)

num [1:19, 1:2] 0.82 0.223 1.094 1.04 0.812 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "mn" "sem"

输出 dput(df)

structure(list(TERR = structure(1:19, .Label = c("MENS_10", "MENS_14", 
"MENS_16", "MENS_18", "MENS_2 ", "MENS_20", "MENS_24", "MENS_25", 
"MENS_26", "MENS_29", "MENS_31", "MENS_32", "MENS_40", "MENS_42", 
"MENS_44", "MENS_46", "MENS_5", "MENS_8", "MENS_E"), class = "factor"), 
    PC1 = structure(c(0.820307033727786, 0.222842088186464, 1.09398346334857, 
    1.03987566591133, 0.811508841644094, 1.24651570248768, 1.05238710884733, 
    0.843375523572735, 0.685570397342129, 1.09996139295587, 1.1151090622921, 
    -0.298832473495758, 1.29946851248417, 0.946576117066279, 
    0.187808783643163, 0.893302196795568, 0.983720713568758, 
    0.886156614045068, 1.25822951068011, 0.0596420103795457, 
    0.0702776122855427, 0.0404015364189346, 0.0447926762952018, 
    0.036140124264161, 0.0160560001285343, 0.0231077996353513, 
    0.0454453863107384, 0.0732883733170798, 0.0419403787520002, 
    0.0529142110353097, 0.113250160103334, 0.0317033323860567, 
    0.0499866649881185, 0.131566191776678, 0.0726248148670481, 
    0.0468352242077059, 0.0252178951026526, 0.0201191567959382
    ), .Dim = c(19L, 2L), .Dimnames = list(NULL, c("mn", "sem"
    ))), PC2 = structure(c(0.609910070963486, 0.010791790442562, 
    -0.019036172787209, 0.414690046178149, 0.386429802848653, 
    0.743955055344087, 0.906095700713572, 0.881751910465456, 
    0.393712721920078, 0.945199289980582, 0.778368954953892, 
    0.563653938290256, -0.225664575518917, 0.752018591494644, 
    0.0721395199667787, -0.948596863396142, 0.943337613028796, 
    -0.107366982269548, -0.65976401574119, 0.039229472726257, 
    0.0385774221025136, 0.4269694476559, 0.0679840394899709, 
    0.041880478016631, 0.0143178196405501, 0.00951587961886708, 
    0.0196930171913273, 0.0984619155288124, 0.0079466733534216, 
    0.055388457985743, 0.0349441555633137, 0.214629105591149, 
    0.0636257142218683, 0.0888801495049588, 0.183337779507489, 
    0.010175333454896, 0.0628768381904623, 0.0795386419888819
    ), .Dim = c(19L, 2L), .Dimnames = list(NULL, c("mn", "sem"
    ))), PC3 = structure(c(-0.326302104622856, -0.257388824025022, 
    -0.717982657985263, -0.657589966361892, -0.321736105982529, 
    0.410407200147062, -0.78002620224271, -0.692036731761886, 
    -0.0760579971344166, -0.593241418680366, 0.360266620210402, 
    -0.573274417731803, -0.197552757548519, 0.588238516866691, 
    -0.701976918873246, -0.0971384417779599, -0.360250102628055, 
    -0.0799437535436827, 0.400789302478491, 0.070699100114383, 
    0.0169569534700048, 0.00318869179967574, 0.0560397912451556, 
    0.0714868684576213, 0.0184154105360385, 0.0231515714580647, 
    0.0446593876491272, 0.0728436000061978, 0.0617518825334356, 
    0.100569655433215, 0.0559660127669167, 0.049985590357157, 
    0.102855069056182, 0.0655873698867967, 0.0507424531437847, 
    0.0706588044346223, 0.029594746707871, 0.0259242551078958
    ), .Dim = c(19L, 2L), .Dimnames = list(NULL, c("mn", "sem"
    ))), PC1_REF = structure(c(-1.79014822762748, -2.19654556764402, 
    -0.706670680491541, 0.84222997068149, -0.200035213817825, 
    0.76159457082468, -2.96784934132109, -2.36363634780223, -1.6779292791128, 
    -1.28863092729594, -1.71270440574731, -0.749560834674291, 
    1.22805142927275, -2.49193710281539, -3.51171040879644, -0.0312246304760417, 
    -2.42278943771601, -2.58615357515189, 1.09617164069407, 0.121525527234789, 
    0.0627107120532972, 0.65184784602933, 0.0163433239917639, 
    0.0858171773639523, 0.0218127160037072, 0.198432324587447, 
    0.087394617281051, 0.0343381088419686, 0.151994945838798, 
    0.115252644765557, 0.0347868846563838, 0.0923561659189044, 
    0.209773659527996, 0.125483611165188, 0.164512129616854, 
    0.238097033334626, 0.115420144119389, 0.017684863965389), .Dim = c(19L, 
    2L), .Dimnames = list(NULL, c("mn", "sem"))), PC2_REF = structure(c(0.0191314514849518, 
    0.0379648844721645, -0.454797258156674, -0.316881255342318, 
    -0.222640182135541, 0.398810588895599, 0.065801297918062, 
    0.163708550103078, 0.360407839286103, 0.487240920556612, 
    0.0595015980154598, 0.657245803004009, -0.0516881124702257, 
    -1.40480795448723, 0.352986631679451, 0.36070244532732, -0.359172025543314, 
    -1.22953037087422, -2.15254915446959, 0.0492863335469464, 
    0.024079577386548, 0.310968952096746, 0.0976750590235698, 
    0.0558342658138735, 0.0262868860364361, 0.0255728783826103, 
    0.0275967588543879, 0.0348972306236099, 0.0584917554768032, 
    0.0612924232752413, 0.019086945976421, 0.193539766002865, 
    0.189392084648141, 0.0311901287757335, 0.0446153794854082, 
    0.0566124654632608, 0.114494991588691, 0.109907100018088), .Dim = c(19L, 
    2L), .Dimnames = list(NULL, c("mn", "sem"))), PC3_REF = structure(c(-0.785662558526182, 
    -0.477272546063659, -1.00517995097847, -1.02030113940379, 
    1.24398872718819, 0.607291320538, -1.46190383080967, -1.28148551680627, 
    -0.507632811627629, -0.347706128537224, 0.0289620787098363, 
    -0.052999165429303, -0.029647814698048, 1.17566638493985, 
    -0.341007156514732, -0.80350511213881, -0.448713106410453, 
    1.9067734261776, 0.355448489072199, 0.0680129554696798, 0.0452539888036221, 
    0.107604471353131, 0.0205028642828262, 0.0544948584039173, 
    0.0157416677586763, 0.0880077236071284, 0.0647519131064312, 
    0.112523230074974, 0.116200699969251, 0.131793809035836, 
    0.0375505290549086, 0.124128738801318, 0.147075456084009, 
    0.106671365313098, 0.0597926204825535, 0.10691526418452, 
    0.0582383571872046, 0.0223774590546338), .Dim = c(19L, 2L
    ), .Dimnames = list(NULL, c("mn", "sem")))), .Names = c("TERR", 
"PC1", "PC2", "PC3", "PC1_REF", "PC2_REF", "PC3_REF"), row.names = c(NA, 
-19L), class = "data.frame")
G.格洛腾迪克

df 是具有7列的data.frame,因此除第一列外,每列都是2列的矩阵:

> str(df)
'data.frame':   19 obs. of  7 variables:
 $ TERR   : Factor w/ 19 levels "MENS_10","MENS_14",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ PC1    : num [1:19, 1:2] 0.82 0.223 1.094 1.04 0.812 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "sem"
 $ PC2    : num [1:19, 1:2] 0.6099 0.0108 -0.019 0.4147 0.3864 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "sem"
 $ PC3    : num [1:19, 1:2] -0.326 -0.257 -0.718 -0.658 -0.322 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "sem"
 $ PC1_REF: num [1:19, 1:2] -1.79 -2.197 -0.707 0.842 -0.2 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "sem"
 $ PC2_REF: num [1:19, 1:2] 0.0191 0.038 -0.4548 -0.3169 -0.2226 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "sem"
 $ PC3_REF: num [1:19, 1:2] -0.786 -0.477 -1.005 -1.02 1.244 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "sem"

因此df$PC1是第一矩阵,df$PC1[, 1]或者dfPC1[, "mn"]是第一列PC1矩阵和df$PC1[, 2]df$PC1[, "sem"]是的第二列PC1矩阵等

这将转换df为13列的平面数据框:

do.call(data.frame, df)

本文收集自互联网,转载请注明来源。

如有侵权,请联系[email protected] 删除。

编辑于
0

我来说两句

0条评论
登录后参与评论

相关文章

来自分类Dev

R如何将数据框列矩阵扩展为数据框列

来自分类Dev

将数据框列扩展为许多

来自分类Dev

如何将多列打印为数据框-python

来自分类Dev

如何将数据框行调整为列

来自分类Dev

如何将数据框的索引写为数据框列

来自分类Dev

使用 R 将数据框列数据转换为矩阵

来自分类Dev

如何将基于列的大型数据框转换为R中的数据框列表

来自分类Dev

如何将具有行和列标签的矩阵外观数据框转换为常规的熊猫数据框?

来自分类Dev

如何扩展列值(成对)以扩展R中的数据框

来自分类Dev

如何将分类单元注释扩展到数据框中的单独列

来自分类Dev

如何将数据框中的每一列重新缩放为0-100比例?(在r中)

来自分类Dev

如何将数据框中的每一列重新缩放为0-100比例?(在r中)

来自分类Dev

Python Pandas:如何将“数据框列”值设置为X轴标签

来自分类Dev

如何将具有两列的数据框重塑为宽格式?

来自分类Dev

如何将几个pandas数据框列汇总为父列名称?

来自分类Dev

如何将列表设置为数据框中的多级列

来自分类Dev

如何将行名设置为数据框列表中的列?

来自分类Dev

如何将子集数据框中的列添加到R中的原始数据框中?

来自分类Dev

如何将数据框列转换为序列

来自分类Dev

如何将熊猫数据框拆分为多列

来自分类Dev

如何将索引返回到数据框作为列?

来自分类Dev

如何将字典的多列转换为数据框?

来自分类Dev

如何将熊猫数据框的值转换为列

来自分类Dev

如何将数据框的列修改为值

来自分类Dev

如何将数据框列转换为序列

来自分类Dev

如何将列添加到数据框中?

来自分类Dev

如何将 concat 数据框的日期列与 N/As 合并

来自分类Dev

如何将多行和多列插入数据框

来自分类Dev

如何将 Pandas 数据框转为多级列

Related 相关文章

  1. 1

    R如何将数据框列矩阵扩展为数据框列

  2. 2

    将数据框列扩展为许多

  3. 3

    如何将多列打印为数据框-python

  4. 4

    如何将数据框行调整为列

  5. 5

    如何将数据框的索引写为数据框列

  6. 6

    使用 R 将数据框列数据转换为矩阵

  7. 7

    如何将基于列的大型数据框转换为R中的数据框列表

  8. 8

    如何将具有行和列标签的矩阵外观数据框转换为常规的熊猫数据框?

  9. 9

    如何扩展列值(成对)以扩展R中的数据框

  10. 10

    如何将分类单元注释扩展到数据框中的单独列

  11. 11

    如何将数据框中的每一列重新缩放为0-100比例?(在r中)

  12. 12

    如何将数据框中的每一列重新缩放为0-100比例?(在r中)

  13. 13

    Python Pandas:如何将“数据框列”值设置为X轴标签

  14. 14

    如何将具有两列的数据框重塑为宽格式?

  15. 15

    如何将几个pandas数据框列汇总为父列名称?

  16. 16

    如何将列表设置为数据框中的多级列

  17. 17

    如何将行名设置为数据框列表中的列?

  18. 18

    如何将子集数据框中的列添加到R中的原始数据框中?

  19. 19

    如何将数据框列转换为序列

  20. 20

    如何将熊猫数据框拆分为多列

  21. 21

    如何将索引返回到数据框作为列?

  22. 22

    如何将字典的多列转换为数据框?

  23. 23

    如何将熊猫数据框的值转换为列

  24. 24

    如何将数据框的列修改为值

  25. 25

    如何将数据框列转换为序列

  26. 26

    如何将列添加到数据框中?

  27. 27

    如何将 concat 数据框的日期列与 N/As 合并

  28. 28

    如何将多行和多列插入数据框

  29. 29

    如何将 Pandas 数据框转为多级列

热门标签

归档