Question

我有以下输入：

A   B   0
A   C   1
B   C   1

我想将其转换为3x3矩阵：

    A   B   C
A   0   0   1
B   0   0   1
C   1   1   0

我应该如何在R中执行此操作？以上只是为了说明我的目标。以下是我的数据。我将其减少到15个，但我的数据集有500个，并且自动收报机设置与ticker1和ticker2相同。因此，我想要一个n x n矩阵。

ticker1 ticker2 edge
AEPI    AVAV    0.044210322
AEPI    BOKF    0.008021954
AEPI    CMSB    0.001986887
AEPI    RON     0.006777085
AEPI    CAKE    0.045002911
APPL    COH     0.042760407
APPL    SWZA    0.040913242
APPL    DRIV    0.047699102
APPL    CXP     0.014103206
MSCR    FIVN    0.008781475
MSCR    HOS     0.040222645
MSCR    HDSN    0.010454853
MSCR    IPWR    0.003376232
MSCR    KELYB   0.000755429

Answer 1

我们可以使用base R方法。如果前两列不是factor类，请将其转换为factor并指定levels，以使两列具有相同的levels。然后使用xtabs将其转换为'wide'格式，并通过添加'm1'的转置来更改下半部分的值

df1[1:2] <- lapply(df1[1:2], factor, levels = LETTERS[1:3])
m1 <- xtabs(v3~v1 + v2, df1)
names(dimnames(m1)) <- NULL
m1 + t(m1)
#  A B C
#A 0 0 1
#B 0 0 1
#C 1 1 0

数据

df1 <- structure(list(v1 = c("A", "A", "B"), v2 = c("B", "C", "C"), 
v3 = c(0L, 1L, 1L)), .Names = c("v1", "v2", "v3"), class = "data.frame", 
 row.names = c(NA, -3L))

Answer 2

igraph的另一种方式和来自@akrun的数据

df1 <- structure(list(v1 = c("A", "A", "B"), v2 = c("B", "C", "C"), 
                      v3 = c(0L, 1L, 1L)), .Names = c("v1", "v2", "v3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

library(igraph)

g=graph.data.frame(df1,directed=FALSE)
get.adjacency(g,attr='v3',spars=FALSE)

修改1

    df2 <- read.table(text="ticker1 ticker2 edge
               AEPI    AVAV    0.044210322
               AEPI    BOKF    0.008021954
               AEPI    CMSB    0.001986887
               AEPI    RON     0.006777085
               AEPI    CAKE    0.045002911
               APPL    COH     0.042760407
               APPL    SWZA    0.040913242
               APPL    DRIV    0.047699102
               APPL    CXP     0.014103206
               MSCR    FIVN    0.008781475
               MSCR    HOS     0.040222645
               MSCR    HDSN    0.010454853
               MSCR    IPWR    0.003376232
               MSCR    KELYB   0.000755429",header=TRUE)

g=graph.data.frame(df2,directed=FALSE)
get.adjacency(g,attr='edge',spars=FALSE)

将3列数据帧转换为矩阵

2 个答案:

数据