Подтвердить что ты не робот

Преобразование таблицы в матрицу по именам столбцов

У меня есть кадр данных, который выглядит следующим образом

       models cores     time
1       4     1 0.000365
2       4     2 0.000259
3       4     3 0.000239
4       4     4 0.000220
5       8     1 0.000259
6       8     2 0.000249
7       8     3 0.000251
8       8     4 0.000258

... и т.д.

Я хотел бы преобразовать его в таблицу/матрицу С# модулями для ярлыков строк, #cores для меток столбцов и времени в качестве записей данных

например.

  1 2 3 4 5 6 7 8    
1   time data
4   time data

В настоящее время я использую для циклов, чтобы преобразовать его в эту структуру, хотя мне интересно, был ли лучший метод?

4b9b3361

Ответ 1

Проверить, что метод отлит из пакета reseape

# generate test data    
x <- read.table(textConnection('
models cores  time
4 1 0.000365
4 2 0.000259
4 3 0.000239
4 4 0.000220
8 1 0.000259
8 2 0.000249
8 3 0.000251
8 4 0.000258'
), header=TRUE)


library(reshape)
cast(x, models ~ cores)

результаты:

  models        1        2        3        4
1      4 0.000365 0.000259 0.000239 0.000220
2      8 0.000259 0.000249 0.000251 0.000258

Ответ 2

Вот версия, использующая базовую функцию reshape:

y <- reshape(x, direction="wide", v.names="time", timevar="cores", 
             idvar="models")

с выходом

  models   time.1   time.2   time.3   time.4
1      4 0.000365 0.000259 0.000239 0.000220
5      8 0.000259 0.000249 0.000251 0.000258

С тяжелой работой по переделке вы можете извлечь нужную деталь:

res <- data.matrix(subset(y, select=-models))
rownames(res) <- y$models
colnames(res) <- substr(colnames(res),6,7)

И вы получите матрицу:

         1        2        3        4
4 0.000365 0.000259 0.000239 0.000220
8 0.000259 0.000249 0.000251 0.000258

Ответ 3

Вам не нужен пакет reshape, там встроенная функция reshape, которая может это сделать.

> reshape(x,idvar="models",timevar="cores",direction="wide")
  models   time.1   time.2   time.3   time.4
1      4 0.000365 0.000259 0.000239 0.000220
5      8 0.000259 0.000249 0.000251 0.000258