保存保存在使用“by”函数生成的数据框中的数据答案

【问题标题】：Saving data held in a data frame produced using the "by" function保存保存在使用“by”函数生成的数据框中的数据
【发布时间】：2014-01-23 19:31:31
【问题描述】：

我使用“by”函数计算大量图形（有 4 个变量）的相关矩阵，并将结果保存在数据框中，如下所示：

results <- by(data, data$graphNumber, cor)

在哪里： data 是我的原始图形数据，data$graphNumber 是我用来窗格结果的变量，cor 是用来创建相关矩阵的函数

results 的样本：

d$graphNumber: 1
                x          y             z           T
x               1.0000000 0.9445139   0.9967193   0.9753503
y               0.9445139 1.0000000   0.9630660   0.9853882
z               0.9967193 0.9630660   1.0000000   0.9897238
T               0.9753503 0.9853882   0.9897238   1.0000000
------------------------------------------------------------------------------- 
d$graphNumber: 2
                x          y          z           T
x               1.0000000 0.9075414   0.9587088   0.9140054
y               0.9075414 1.0000000   0.9833022   0.9942477
z               0.9587088 0.9833022   1.0000000   0.9768249
T               0.9140054 0.9942477   0.9768249   1.0000000
------------------------------------------------------------------------------- 
...

我现在想将我的结果保存为 CSV。我试过使用：

write.table(results,"data.csv")

但这会返回错误：

Error in as.data.frame.default(results[[i]], optional = TRUE, stringsAsFactors = stringsAsFactors) : 
  cannot coerce class '"by"' into a data.frame

我可以使用以下方法编写每个单独的矩阵：

write.table(results[1],"data.csv")

但是，我想将所有结果写入一个 CSV 文件，并通过某种方式识别每个矩阵对应的图形。

结果结构，str(results)：

List of 1013
 $ 1 : num [1:4, 1:4] 1 0.945 0.997 0.975 0.945 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:4] "x" "y" "z" "T"
  .. ..$ : chr [1:4] "x" "y" "z" "T"
 $ 2 : num [1:4, 1:4] 1 0.908 0.959 0.914 0.908 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:4] "x" "y" "z" "T"
  .. ..$ : chr [1:4] "x" "y" "z" "T"

【问题讨论】：

标签： r csv export-to-csv

【解决方案1】：

# generate sample data
n <- 1000; graphNum <- 4
data <- data.frame(x=runif(n, 1, 100), 
                   y=runif(n, 1, 100), 
                   graphNumber=gl(graphNum,n/graphNum))
(results <- by(data[,1:2], data$graphNumber, cor))

# to data frame
(df <- do.call(rbind, lapply(results, as.data.frame)))
#               x           y
# 1.x  1.00000000 -0.13468673
# 1.y -0.13468673  1.00000000
# 2.x  1.00000000 -0.04512667
# 2.y -0.04512667  1.00000000
# 3.x  1.00000000  0.03609621
# 3.y  0.03609621  1.00000000
# 4.x  1.00000000 -0.04193474
# 4.y -0.04193474  1.00000000

稍后，您可以将 rownames 中的 graphNum 和 Var 分开

strsplit(row.names(df), "\\.")

【讨论】：

@Josh PS：也许你更喜欢save(results, file="test.RData") 和load("test.RData") 而不是类型转换。

【解决方案2】：

您可以使用do.call 和rbind 转换为data.frame：

resultsdf <- as.data.frame(do.call(rbind,results))

但您必须在使用之前修复重复的行名：

rownames(resultsdf) <- paste(rownames(resultsdf),rep(names(results),sapply(results,nrow)), sep=".")

以 mtcars 数据为例：

results <- by(mtcars[c("mpg","disp","hp")],mtcars$cyl,cor)

resultsdf
              mpg       disp         hp
mpg.4   1.0000000 -0.8052361 -0.5235034
disp.4 -0.8052361  1.0000000  0.4346051
hp.4   -0.5235034  0.4346051  1.0000000
mpg.6   1.0000000  0.1030827 -0.1270678
disp.6  0.1030827  1.0000000 -0.5136284
hp.6   -0.1270678 -0.5136284  1.0000000
mpg.8   1.0000000 -0.5197670 -0.2836357
disp.8 -0.5197670  1.0000000  0.1182556
hp.8   -0.2836357  0.1182556  1.0000000

【讨论】：

+1 这可行，但结果仍然是矩阵，而不是数据框。
是的，你可以用as.data.frame 包裹它，但是会出现重复行名的错误，因此需要更改。
@James 这行得通，但您也无法分辨每个矩阵对应的组（或图）。我怎么能包含这些信息
@agstudy @Josh 我已经对其进行了编辑以使其正常工作，这在rownames 中提供了分组信息，但同样的方法也可以用于添加为额外的列
do.call(rbind.data.frame, ...) 应该直接得到data.frame。

【解决方案3】：

获得data.frame 的一个选项是使用ddply：

n = 100
library(plyr)
dfx <- data.frame(
  graphNumber = c(rep('A', 8), rep('B', 15), rep('C', 6)),
  x = runif(n = 29, min = 18, max = 54),
  y = runif(n = 29, min = 18, max = 54)
)
ddply(dfx, .(graphNumber), function(x){
  cor(x[,-1])
})

 graphNumber           x           y
1           A  1.00000000  0.54914531
2           A  0.54914531  1.00000000
3           B  1.00000000 -0.02346146
4           B -0.02346146  1.00000000
5           C  1.00000000 -0.86352644
6           C -0.86352644  1.00000000

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以melt列表中的每个数据框，然后转换为一个数据框。

library(reshape2)
library(plyr)

results <- by(mtcars[ , 1:4], list(am = mtcars[, "am"]), cor)
results
# am: 0
#             mpg        cyl       disp         hp
# mpg   1.0000000 -0.7959989 -0.7926335 -0.8315065
# cyl  -0.7959989  1.0000000  0.8294544  0.8454881
# disp -0.7926335  0.8294544  1.0000000  0.8343294
# hp   -0.8315065  0.8454881  0.8343294  1.0000000
# ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
#   am: 1
#             mpg        cyl       disp         hp
# mpg   1.0000000 -0.8259983 -0.8348954 -0.8006683
# cyl  -0.8259983  1.0000000  0.9408836  0.9004347
# disp -0.8348954  0.9408836  1.0000000  0.9240353
# hp   -0.8006683  0.9004347  0.9240353  1.0000000

results2 <- llply(results, melt)
results2
results3 <- ldply(results2)
results3

#    .id Var1 Var2      value
# 1    0  mpg  mpg  1.0000000
# 2    0  cyl  mpg -0.7959989
# 3    0 disp  mpg -0.7926335
# 4    0   hp  mpg -0.8315065
# 5    0  mpg  cyl -0.7959989
# 6    0  cyl  cyl  1.0000000
# ...
# 18   1  cyl  mpg -0.8259983
# 19   1 disp  mpg -0.8348954
# 20   1   hp  mpg -0.8006683
# 21   1  mpg  cyl -0.8259983
# 22   1  cyl  cyl  1.0000000

【讨论】：