按行名将稀疏模型矩阵绑定在一起答案

【问题标题】：bind together sparse model matrices by row names按行名将稀疏模型矩阵绑定在一起
【发布时间】：2015-10-19 02:23:29
【问题描述】：

我正在尝试通过在数据帧的列子集上分别从包Matrix 中调用sparse.model.matrix()，然后将它们绑定到一个完整矩阵中，从而使用拆分-应用-组合方法构建一个大型稀疏矩阵。由于内存限制，我必须这样做（我不能一次在整个 df 上调用 sparse.model.matrix ）。这个过程很好，我得到了一个稀疏矩阵的列表，但是它们有不同的维度，当我尝试将它们绑定在一起时，我做不到。

例如：

data(iris)
set.seed(100)
iris$v6 <- sample(c("a","b","c",NA), 150, replace=TRUE)
iris$v7 <- sample(c("x","y",NA), 150, replace = TRUE)

sparse_m1 <- sparse.model.matrix(~., iris[,1:5])
sparse_m2 <- sparse.model.matrix(~.-1, iris[, 6:7])

dim(sparse_m1)
[1] 150   7

dim(sparse_m2)
[1] 71  4

cbind2(sparse_m1, sparse_m2)
Error: Matrices must have same number of rows in cbind2(sparse_m1, sparse_m2)

cbind(sparse_m1, sparse_m2)
Error: Matrices must have same number of rows in cbind2(..1, r)

矩阵具有相同的行名，只是在 sparse_m2 中省略了一些行，因为它们在两列中都缺少值。有没有办法把它们结合起来？

我还尝试使用 plyr 包中的 rbind.fill.matrix()，首先转置，然后调用它，然后重新转置，但随后我丢失了列名，因为 rbind.fill.matrix 中忽略了行名。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

如何绑定两个行数不同的矩阵？
它们具有相同的行名
我在想可能不是 cbind，有没有一种简单的方法可以以三元组形式重新表示 dgCmatrix，然后将三元组连接在一起？

标签： r sparse-matrix

【解决方案1】：

一个老问题仍然需要答案......

一种方法是创建所需维度的空矩阵，然后填充它：

m12.dimnames<-list(union(rownames(sparse_m1),rownames(sparse_m2)),c(colnames(sparse_m1),colnames(sparse_m2)))
m12<- Matrix(0,nrow=length(m12.dimnames[[1]]),ncol=length(m12.dimnames[[2]]),dimnames=m12.dimnames)
m12[rownames(sparse_m2),colnames(sparse_m2)]<-sparse_m1
m12[rownames(sparse_m2),colnames(sparse_m2)]<-sparse_m2

【讨论】：

【解决方案2】：

最近遇到了同样的问题，现在你可以

install.packages("Matrix.utils")
library(Matrix.utils)
sparse_filled <- rBind.fill(sparse_m1, sparse_m2)

【讨论】：

这是另一个问题的答案。请注意，OP 想要 cbind，而不是 rbind 结果，