转化成数据帧矩阵扩展中的R

Question

说我有以下数据框：

dfx <- data.frame(Var1=c("A", "B", "C", "D", "B", "C", "D", "C", "D", "D"), 
      Var2=c("E", "E", "E", "E", "A", "A", "A", "B", "B", "C"), 
      Var1out = c(1,-1,-1,-1,1,-1,-1,1,-1,-1), 
      Var2out= c(-1,1,1,1,-1,1,1,-1,1,1)) 

dfx 

    Var1 Var2 Var1out Var2out 
1  A E  1  -1 
2  B E  -1  1 
3  C E  -1  1 
4  D E  -1  1 
5  B A  1  -1 
6  C A  -1  1 
7  D A  -1  1 
8  C B  1  -1 
9  D B  -1  1 
10 D C  -1  1 

你在这里看到什么是相当于由巅峰对决的玩家A，B，C，d和E之间，他们10行每场比赛一场，每场比赛的胜者用+1表示，每场比赛的输家都用-1表示（分别放在Var1out中的玩家Var1结果，Var2out中的玩家Var2结果） 。

期望的输出。

我想这个数据帧转换到这个输出矩阵（行的顺序不是对我很重要，但你可以看到每行指唯一匹配时）：

 A  B  C  D  E 
1  1  0  0  0 -1 
2  0 -1  0  0  1 
3  0  0 -1  0  1 
4  0  0  0 -1  1 
5  -1  1  0  0  0 
6  1  0 -1  0  0 
7  1  0  0 -1  0 
8  0 -1  1  0  0 
9  0  1  0 -1  0 
10  0  0  1 -1  0 

我做了什么：

我设法使这个矩阵迂回的方式。由于迂回的方式往往缓慢而不太令人满意，我想知道是否有人能找到更好的方法。

我首先确保我的两列包含玩家的因子水平包含了所有可能的玩家（例如，您会注意到该玩家E从不出现在Var1中）。

# Making sure Var1 and Var2 have same factor levels 
levs <- unique(c(levels(dfx$Var1), levels(dfx$Var2))) #get all possible levels of factors 
dfx$Var1 <- factor(dfx$Var1, levels=levs) 
dfx$Var2 <- factor(dfx$Var2, levels=levs) 

我下一划分的数据帧分成两个 - 一个是VAR1和Var1out，以及一个用于VAR2和Var2out：

library(dplyr) 
temp.Var1 <- dfx %>% select(Var1, Var1out) 
temp.Var2 <- dfx %>% select(Var2, Var2out) 

这里我用model.matrix扩大的因素水平列：

mat.Var1<-with(temp.Var1, data.frame(model.matrix(~Var1+0))) 
mat.Var2<-with(temp.Var2, data.frame(model.matrix(~Var2+0))) 

然后我用每个行替换一个'1'表示该因子的存在，用正确的结果并添加这些矩阵：

mat1 <- apply(mat.Var1, 2, function(x) ifelse(x==1, x<-temp.Var1$Var1out, x<-0) ) 
mat2 <- apply(mat.Var2, 2, function(x) ifelse(x==1, x<-temp.Var2$Var2out, x<-0) ) 

matX <- mat1+mat2 

matX 

    Var1A Var1B Var1C Var1D Var1E 
1  1  0  0  0 -1 
2  0 -1  0  0  1 
3  0  0 -1  0  1 
4  0  0  0 -1  1 
5  -1  1  0  0  0 
6  1  0 -1  0  0 
7  1  0  0 -1  0 
8  0 -1  1  0  0 
9  0  1  0 -1  0 
10  0  0  1 -1  0 

虽然这有效，但我有一种感觉，我可能会错过这个问题的更简单的解决方案。谢谢。

Answer 1

创建一个空矩阵和使用矩阵索引填写相关的值：

cols <- unique(unlist(dfx[1:2])) 
M <- matrix(0, nrow = nrow(dfx), ncol = length(cols), dimnames = list(NULL, cols)) 
M[cbind(sequence(nrow(dfx)), match(dfx$Var1, cols))] <- dfx$Var1out 
M[cbind(sequence(nrow(dfx)), match(dfx$Var2, cols))] <- dfx$Var2out 
M 
#  A B C D E 
# [1,] 1 0 0 0 -1 
# [2,] 0 -1 0 0 1 
# [3,] 0 0 -1 0 1 
# [4,] 0 0 0 -1 1 
# [5,] -1 1 0 0 0 
# [6,] 1 0 -1 0 0 
# [7,] 1 0 0 -1 0 
# [8,] 0 -1 1 0 0 
# [9,] 0 1 0 -1 0 
# [10,] 0 0 1 -1 0 

Answer 2

另一种方法是使用acast

library(reshape2) 
    #added `use.names=FALSE` from @Ananda Mahto's comments 
dfy <- data.frame(Var=unlist(dfx[,1:2], use.names=FALSE), 
      VarOut=unlist(dfx[,3:4], use.names=FALSE), indx=1:nrow(dfx)) 


acast(dfy, indx~Var, value.var="VarOut", fill=0) 
# A B C D E 
#1 1 0 0 0 -1 
#2 0 -1 0 0 1 
#3 0 0 -1 0 1 
#4 0 0 0 -1 1 
#5 -1 1 0 0 0 
#6 1 0 -1 0 0 
#7 1 0 0 -1 0 
#8 0 -1 1 0 0 
#9 0 1 0 -1 0 
#10 0 0 1 -1 0 

或者使用spread

library(tidyr) 
spread(dfy,Var, VarOut , fill=0)[,-1] 
# A B C D E 
#1 1 0 0 0 -1 
#2 0 -1 0 0 1 
#3 0 0 -1 0 1 
#4 0 0 0 -1 1 
#5 -1 1 0 0 0 
#6 1 0 -1 0 0 
#7 1 0 0 -1 0 
#8 0 -1 1 0 0 
#9 0 1 0 -1 0 
#10 0 0 1 -1 0