我确信这个问题的答案已经到了某个地方，但我并不认为我一直在使用正确的搜索字词。
这是我的问题。我有多个矩阵（我将在这里简化为两个），其中每一行都是一个唯一标记的个体（其中一些在矩阵之间共享，其中一些不是），以及共享的常见列标题。
例如：
first<-matrix(rbinom(20,1,.5),4,5)
first[,1]=c(122,145,186,199)
colnames(first)<-c("ID",901,902,903,904)
first
ID 901 902 903 904
[1,] 122 1 0 0 0
[2,] 145 0 0 0 1
[3,] 186 0 0 1 1
[4,] 199 1 0 0 0
second<-matrix(rbinom(30,1,.5),6,5)
second[,1]=c(122,133,142,151,186,199)
colnames(second)<-c("ID",901,902,903,904)
second
ID 901 902 903 904
[1,] 122 0 1 1 1
[2,] 133 0 0 0 1
[3,] 142 1 1 0 1
[4,] 151 0 1 0 0
[5,] 186 1 0 1 1
[6,] 199 1 0 0 0
我想首先添加＆＃39;和第二个＆＃39;一起根据“ID＆＃39;和列名称。这应该会产生一个包含7行的矩阵（因为在＆＃39;第一个＆＃39;矩阵中有4个ID，在＆＃39;第二个＆＃39;矩阵中有3个新ID和3个旧ID：＆＃34; 122,133,142,145,151,186,199＆＃34;）和相同数量的列。
在这个例子中，我想要的结果是：
ID 901 902 903 904
[1,] 122 1 1 1 1
[2,] 133 0 0 0 1
[3,] 142 1 1 0 1
[4,] 145 0 0 0 1
[5,] 151 0 1 0 0
[6,] 186 1 0 2 2
[7,] 199 2 0 0 0
答案 0 :(得分：2)
基于@ryogi的方法，你使用rownames和colnames来描述你的矩阵，我提出以下建议：
res <- rbind(first,second)
res <- tapply(res, expand.grid(dimnames(res)), sum)
所有具有相同rownames的行将相加。
如果您的输入是data.frame，则上述操作无效，因为data.frame不得包含任何重复的行名称。另一种方法也适用于此：
rowsum(rbind(first, second), c(rownames(first), rownames(second)))
这种方法也适用于矩阵。因为它只需要一行，您可能会认为它更简单。我想它也可能更有效率，因为它不如tapply。您可以根据您的问题将此解决方案调整为数据格式，其中标识符位于单独的列中：
rowsum(rbind(first, second)[,-1], c(first[,1], second[,1]))
请注意，结果仍然会有命名行，而不是包含这些名称的列。
有趣的是，我在这个问题的rowsum版本的相对复杂的方法中寻找rowSums时，意外地阅读了data.frame。幸运的我。
如果您发现尺寸混淆的结果名称Var1和Var2，则可以使用
names(dimnames(res)) <- NULL
如果您的数据确实采用您描述的格式，并且第一个数据列中包含行名称，则可以使用以下命令将它们更改为正确的行名称：
rownames(first) <- first[,1]
first <- first[,-1]
答案 1 :(得分：1)
我的问题略有不同：
first <- matrix(rbinom(16,1,.5),4,4)
rownames(first) <- c(122,145,186,199)
colnames(first) <- c(901,902,903,904)
second <- matrix(rbinom(24,1,.5),6,4)
rownames(second) <- c(122,133,142,151,186,199)
colnames(second) <- c(901,902,903,904)
矩阵现在命名为rownames
> first
901 902 903 904
122 1 0 0 1
145 1 0 0 0
186 0 0 1 1
199 1 0 1 1
> second
901 902 903 904
122 1 1 0 0
133 0 0 1 1
142 1 0 1 0
151 1 0 1 1
186 0 1 0 1
199 0 0 0 0
现在可以很容易地对行名称进行设置操作：
SumOnID <- function(A, B){
rnA <- rownames(A)
rnB <- rownames(B)
ls.id <- list(ids = intersect(rnA, rnB), #shared indices
idA = setdiff(rnA, rnB), #only in A
idB = setdiff(rnB, rnA)) #only in B
do.call(rbind,
lapply(names(ls.id), function(x){
if (x == "ids") return(A[x,, drop = F] + B[x,, drop = F])
if (x == "idA") return(A[x,, drop = F])
if (x == "idB") return(B[x,, drop = F])
}))
}
让我们尝试一下：
> SumOnID(first, second)
901 902 903 904
122 2 1 1 1
186 1 1 0 1
199 2 1 1 0
145 1 1 0 1
133 1 0 1 1
142 1 0 1 0
151 1 1 1 1
答案 2 :(得分：1)
我一直在寻找没有使用内置函数的“for”循环的解决方案，但没有成功。 所以这是我的方法
set.seed(1) # make it reproducible
first <- matrix(rbinom(20,1,.5),4,5)
first[ ,1] <- c(122, 145, 186, 199)
colnames(first) <- c("ID", 901, 902, 903, 904)
second <- matrix(rbinom(30, 1, .5), 6, 5)
second[ ,1] <- c(122, 133, 142, 151, 186, 199)
colnames(second) <- c("ID", 901, 902, 903, 904)
first
ID 901 902 903 904
[1,] 122 0 1 1 1
[2,] 145 1 0 0 1
[3,] 186 1 0 1 0
[4,] 199 1 0 0 1
second
ID 901 902 903 904
[1,] 122 0 0 1 1
[2,] 133 0 0 0 1
[3,] 142 1 1 1 0
[4,] 151 0 1 1 0
[5,] 186 0 1 1 1
[6,] 199 1 0 1 1
## stack them rowise
mat <- rbind(first, second)
ind <- unique(mat[,"ID"])
result <- matrix(nrow = length(ind), ncol = 5)
result[,1] <- ind
for (i in seq_along(ind)) {
result[i,-1] <- colSums(mat[mat[ ,"ID"] == ind[i], -1, drop = FALSE])
}
colnames(result) <- colnames(mat)
result
ID 901 902 903 904
[1,] 122 0 1 2 2
[2,] 145 1 0 0 1
[3,] 186 1 1 2 1
[4,] 199 2 0 1 2
[5,] 133 0 0 0 1
[6,] 142 1 1 1 0
[7,] 151 0 1 1 0