R中的多维数组是否有等效的inner_join？

Question

对于 3d 数组是否有某种等价的 inner_join，可以将 2d 结构连接到 3d 结构吗？

让我们看看这是否有意义：

我有一个 3d 整数数组（微生物组计数数据）。

• 维度 1：复制 1:100
• 维度 2：样本
• 维度 3：分类群

我有一个二维元数据表。

• 维度 1：样本
• 维度 2：元数据类型（稀释、采样日期等）

二维元数据表（样本名称）中有一列与数组中第二维的标签匹配。

我能否以某种方式加入这两者，以便保留数组结构并为每个样本添加元数据？

我是否必须将阵列熔化/堆叠成超长的二维表？

感谢您的帮助！

-编辑

假设我使用以下代码生成了一个数组 a 和“a”表“b”：

a <- array(1:10,c(2,4,3))
b <- data.frame("thing" = c("stuff", "foo", "dodad"), "data" = c(10,20,30), "match" = c("first","second","third"))
dimnames(a) <- list(c("A", "B"), c("one", "two", "three", "four"), c("first", "second", "third"))

如您所见，我在表“b”中有一个“匹配”列，我想将其加入/匹配到维度名称 a[[3]]。

如果我们看一下“a”和“b”

> a
, , first

  one two three four
A   1   3     5    7
B   2   4     6    8

, , second

  one two three four
A   9   1     3    5
B  10   2     4    6

, , third

  one two three four
A   7   9     1    3
B   8  10     2    4

> b
  thing data  match
1 stuff   10  first
2   foo   20 second
3 dodad   30  third

例如，我想要数组

, , third

      one two three four
    A   7   9     1    3
    B   8  10     2    4

让元素“dodad”和“30”与标签“thing”和“data”相关联。

对于真实数据集，我希望使用“患者姓名”而不是“事物”和“稀释”而不是“数据”，并使用这些元素作为从数组中提取切片以运行统计的手段分析。

Answer 1

你没有显示你想要的输出，所以我猜。

如果您以a（带有暗淡AxBxC）和b（暗淡DxE）开始，那么您应该得到一个带有暗淡AxBxD的数组。

a[,,b[,"match"]]
# , , first
#   one two three four
# A   1   3     5    7
# B   2   4     6    8
# , , second
#   one two three four
# A   9   1     3    5
# B  10   2     4    6
# , , third
#   one two three four
# A   7   9     1    3
# B   8  10     2    4

就组合输出而言，您提供的数据不可能发生：矩阵a 具有所有数据必须是同一类的约束，但您的b 是具有不同类的框架。因此，如果您需要在 a 中保留数字，在 b 中保留字符串或因子，那么您不能只将一个合并到另一个。

你有一些选择：

1. 如果您的第二帧真的可以是矩阵，那么我们可以这样做。

   ### a naive conversion, your case may vary with real data
   bnum <- sapply(b, as.integer)
   dim(bnum) <- c(dim(bnum), 1)
   dimnames(bnum) <- list(rownames(b), colnames(b), NULL)
   bnum
   # , , 1
   #   thing data match
   # 1     3   10     1
   # 2     2   20     2
   # 3     1   30     3
   
   ### the solution
   abind::abind(
     apply(bnum[,-3,1], 2:1, rep, times = dim(a)[1]),
     a[,,bnum[,"match",1]],
     along = 2
   )
   # , , first
   #   thing data one two three four
   # A     3   10   1   3     5    7
   # B     3   10   2   4     6    8
   # , , second
   #   thing data one two three four
   # A     2   20   9   1     3    5
   # B     2   20  10   2     4    6
   # , , third
   #   thing data one two three four
   # A     1   30   7   9     1    3
   # B     1   30   8  10     2    4
   

2. 如果您需要保持 b 原样，那么您无法制作 3-d 数组。一种选择是以列表列的方式嵌套a 的每一层。

   out <- within(b, { mtx = lapply(match, function(m) a[,,m]) })
   out
   #   thing data  match                     mtx
   # 1 stuff   10  first  1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
   # 2   foo   20 second 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6
   # 3 dodad   30  third 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4
   

   虽然看起来它丢失了a 的 z 层布局，但这只是控制台上的不良表现。还是不错的：

   out$mtx[[1]]
   #   one two three four
   # A   1   3     5    7
   # B   2   4     6    8
   

   如果您有兴趣，也可以使用dplyr 和data.table 来完成。

   library(dplyr)
   out <- b %>%
     mutate(mtx = lapply(match, function(m) a[,,m]))
   # option to use purrr::map instead of lapply
   
   library(data.table)
   out <- as.data.table(b)[, mtx := lapply(match, function(m) a[,,m]) ]