R数据框中组内的矩阵求和

Question

我有一个包含 groupID 列和矩阵列的数据框。我想计算每组中矩阵的总和（矩阵加法而不是矩阵元素的总和）。

我意识到这解释得很糟糕 - 这是一个例子。

library(tidyverse)
mydf <- data.frame(groupID= sample(c("A", "B", "C", "D"), 20, replace = T)) %>% 
    mutate(mat = lapply(1:20, function(x) matrix(runif(9, 0, 10), nrow=3)))

每个观察值都有一个 groupID（A、B、C 或 D）和一个 3x3 实数矩阵。我想计算每组中所有矩阵的总和 - 即 4 个矩阵，暗淡 3x3。

如果mat 只是一个标量值向量，那么它只是group_by(groupID) %>% summarise(sum(mat)) 的一个简单例子。但由于mat 在技术上是一个矩阵列表，我收到以下错误

Error in summarise_impl(.data, dots) : Evaluation error: invalid 'type' (list) of argument.

虽然我想即使这确实有效，但它会给我所有元素的总和。

我也尝试过Reduce，因为它适用于未分组的矩阵列表：

mydf %>% group_by(groupID) %>% summarise(Reduce('+', mat))
Error in summarise_impl(.data, dots) : `Reduce("+", mat)` must be length 1 (a summary value), not 9

基本上，我的印象是summarise 只想为每个组输出一个值而不是矩阵。

现在，我能想到的唯一解决方案是循环遍历groupID 的每个唯一值，过滤数据框并对剩下的内容求和。但这不是很优雅，因为我的实际数据集有大约 3000 个不同的组。

非常感谢任何聪明的想法。

谢谢，

詹姆斯

Answer 1

通过'groupID'分组后，我们可以在summarise中使用reduce

library(tidyverse)
res <- mydf %>% 
         group_by(groupID) %>%
         summarise(mat = list(reduce(mat, `+`))) 

---

base R 选项是通过 'groupID' 到 split，然后通过循环拆分元素使用 Reduce

res2 <-  lapply(split(mydf, mydf$groupID), function(x) Reduce('+', x$mat))
identical(res$mat, unname(res2))
#[1] TRUE

数据

set.seed(24)
mydf <- data.frame(groupID= sample(c("A", "B", "C", "D"), 20, replace = T)) %>% 
               mutate(mat = lapply(1:20, function(x) matrix(runif(9, 0, 10), nrow=3)))