model.matrix() 与 na.action=NULL?

本文介绍了model.matrix() 与 na.action=NULL?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值

问题描述

我有一个公式和一个数据框,我想提取model.matrix().但是,我需要生成的矩阵包含在原始数据集中找到的 NA.如果我要使用 model.frame() 来做到这一点,我会简单地传递它 na.action=NULL.但是,我需要的输出是 model.matrix() 格式.具体来说,我只需要右边的变量,我需要输出是一个矩阵(不是数据框),我需要将因子转换为一系列虚拟变量.

I have a formula and a data frame, and I want to extract the model.matrix(). However, I need the resulting matrix to include the NAs that were found in the original dataset. If I were to use model.frame() to do this, I would simply pass it na.action=NULL. However, the output I need is of the model.matrix() format. Specifically, I need only the right-hand side variables, I need the output to be a matrix (not a data frame), and I need factors to be converted to a series of dummy variables.

我确信我可以使用循环或其他方式将某些东西组合在一起,但我想知道是否有人可以建议一种更清洁、更有效的解决方法.非常感谢您的时间!

I'm sure I could hack something together using loops or something, but I was wondering if anyone could suggest a cleaner and more efficient workaround. Thanks a lot for your time!

这是一个例子:

dat <- data.frame(matrix(rnorm(20),5,4), gl(5,2))
dat[3,5] <- NA
names(dat) <- c(letters[1:4], 'fact')
ff <- a ~ b + fact

# This omits the row with a missing observation on the factor
model.matrix(ff, dat) 

# This keeps the NA, but it gives me a data frame and does not dichotomize the factor
model.frame(ff, dat, na.action=NULL) 

这是我想获得的:

   (Intercept)          b fact2 fact3 fact4 fact5
1            1  0.7266086     0     0     0     0
2            1 -0.6088697     0     0     0     0
3            NA 0.4643360     NA    NA    NA    NA
4            1 -1.1666248     1     0     0     0
5            1 -0.7577394     0     1     0     0
6            1  0.7266086     0     1     0     0
7            1 -0.6088697     0     0     1     0
8            1  0.4643360     0     0     1     0
9            1 -1.1666248     0     0     0     1
10           1 -0.7577394     0     0     0     1

推荐答案

您可以根据行名对 model.matrix 对象进行一些处理:

You can mess around a little with the model.matrix object, based on the rownames :

MM <- model.matrix(ff,dat)
MM <- MM[match(rownames(dat),rownames(MM)),]
MM[,"b"] <- dat$b
rownames(MM) <- rownames(dat)

给出:

> MM
     (Intercept)         b fact2 fact3 fact4 fact5
1              1 0.9583010     0     0     0     0
2              1 0.3266986     0     0     0     0
3             NA 1.4992358    NA    NA    NA    NA
4              1 1.2867461     1     0     0     0
5              1 0.5024700     0     1     0     0
6              1 0.9583010     0     1     0     0
7              1 0.3266986     0     0     1     0
8              1 1.4992358     0     0     1     0
9              1 1.2867461     0     0     0     1
10             1 0.5024700     0     0     0     1

或者,您可以使用 contrasts() 为您完成这项工作.手动构建矩阵将是:

Alternatively, you can use contrasts() to do the work for you. Constructing the matrix by hand would be :

cont <- contrasts(dat$fact)[as.numeric(dat$fact),]
colnames(cont) <- paste("fact",colnames(cont),sep="")
out <- cbind(1,dat$b,cont)
out[is.na(dat$fact),1] <- NA
colnames(out)[1:2]<- c("Intercept","b")
rownames(out) <- rownames(dat)

给出:

> out
     Intercept          b fact2 fact3 fact4 fact5
1            1  0.2534288     0     0     0     0
2            1  0.2697760     0     0     0     0
3           NA -0.8236879    NA    NA    NA    NA
4            1 -0.6053445     1     0     0     0
5            1  0.4608907     0     1     0     0
6            1  0.2534288     0     1     0     0
7            1  0.2697760     0     0     1     0
8            1 -0.8236879     0     0     1     0
9            1 -0.6053445     0     0     0     1
10           1  0.4608907     0     0     0     1

无论如何,这两种方法都可以合并到一个可以处理更复杂公式的函数中.我将练习留给读者(当我在论文中遇到这句话时,我有什么不喜欢的;-))

In any case, both methods can be incorporated in a function that can deal with more complex formulae. I leave the exercise to the reader (what do I loath that sentence when I meet it in a paper ;-) )

这篇关于model.matrix() 与 na.action=NULL?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,WP2

admin_action_{$_REQUEST[‘action’]}

do_action( "admin_action_{$_REQUEST[‘action’]}" )动作钩子::在发送“Action”请求变量时激发。Action Hook: Fires when an ‘action’ request variable is sent.目录锚点:#说明#源码说明(Description)钩子名称的动态部分$_REQUEST['action']引用从GET或POST请求派生的操作。源码(Source)更新版本源码位置使用被使用2.6.0 wp-admin/admin.php:...

日期:2020-09-02 17:44:16 浏览:1127

admin_footer-{$GLOBALS[‘hook_suffix’]}

do_action( "admin_footer-{$GLOBALS[‘hook_suffix’]}", string $hook_suffix )操作挂钩:在默认页脚脚本之后打印脚本或数据。Action Hook: Print scripts or data after the default footer scripts.目录锚点:#说明#参数#源码说明(Description)钩子名的动态部分,$GLOBALS['hook_suffix']引用当前页的全局钩子后缀。参数(Parameters)参数类...

日期:2020-09-02 17:44:20 浏览:1032

customize_save_{$this->id_data[‘base’]}

do_action( "customize_save_{$this-&gt;id_data[‘base’]}", WP_Customize_Setting $this )动作钩子::在调用WP_Customize_Setting::save()方法时激发。Action Hook: Fires when the WP_Customize_Setting::save() method is called.目录锚点:#说明#参数#源码说明(Description)钩子名称的动态部分,$this->id_data...

日期:2020-08-15 15:47:24 浏览:775

customize_value_{$this->id_data[‘base’]}

apply_filters( "customize_value_{$this-&gt;id_data[‘base’]}", mixed $default )过滤器::过滤未作为主题模式或选项处理的自定义设置值。Filter Hook: Filter a Customize setting value not handled as a theme_mod or option.目录锚点:#说明#参数#源码说明(Description)钩子名称的动态部分,$this->id_date['base'],指的是设置...

日期:2020-08-15 15:47:24 浏览:866

get_comment_author_url

过滤钩子:过滤评论作者的URL。Filter Hook: Filters the comment author’s URL.目录锚点:#源码源码(Source)更新版本源码位置使用被使用 wp-includes/comment-template.php:32610...

日期:2020-08-10 23:06:14 浏览:903

network_admin_edit_{$_GET[‘action’]}

do_action( "network_admin_edit_{$_GET[‘action’]}" )操作挂钩:启动请求的处理程序操作。Action Hook: Fires the requested handler action.目录锚点:#说明#源码说明(Description)钩子名称的动态部分$u GET['action']引用请求的操作的名称。源码(Source)更新版本源码位置使用被使用3.1.0 wp-admin/network/edit.php:3600...

日期:2020-08-02 09:56:09 浏览:848

network_sites_updated_message_{$_GET[‘updated’]}

apply_filters( "network_sites_updated_message_{$_GET[‘updated’]}", string $msg )筛选器挂钩:在网络管理中筛选特定的非默认站点更新消息。Filter Hook: Filters a specific, non-default site-updated message in the Network admin.目录锚点:#说明#参数#源码说明(Description)钩子名称的动态部分$_GET['updated']引用了非默认的...

日期:2020-08-02 09:56:03 浏览:834

pre_wp_is_site_initialized

过滤器::过滤在访问数据库之前是否初始化站点的检查。Filter Hook: Filters the check for whether a site is initialized before the database is accessed.目录锚点:#源码源码(Source)更新版本源码位置使用被使用 wp-includes/ms-site.php:93910...

日期:2020-07-29 10:15:38 浏览:809

WordPress 的SEO 教学:如何在网站中加入关键字(Meta Keywords)与Meta 描述(Meta Description)?

你想在WordPress 中添加关键字和meta 描述吗?关键字和meta 描述使你能够提高网站的SEO。在本文中,我们将向你展示如何在WordPress 中正确添加关键字和meta 描述。为什么要在WordPress 中添加关键字和Meta 描述?关键字和说明让搜寻引擎更了解您的帖子和页面的内容。关键词是人们寻找您发布的内容时,可能会搜索的重要词语或片语。而Meta Description则是对你的页面和文章的简要描述。如果你想要了解更多关于中继标签的资讯,可以参考Google的说明。Meta 关键字和描...

日期:2020-10-03 21:18:25 浏览:1619

谷歌的SEO是什么

SEO (Search Engine Optimization)中文是搜寻引擎最佳化,意思近于「关键字自然排序」、「网站排名优化」。简言之,SEO是以搜索引擎(如Google、Bing)为曝光媒体的行销手法。例如搜寻「wordpress教学」,会看到本站的「WordPress教学:12个课程…」排行Google第一:关键字:wordpress教学、wordpress课程…若搜寻「网站架设」,则会看到另一个网页排名第1:关键字:网站架设、架站…以上两个网页,每月从搜寻引擎导入自然流量,达2万4千:每月「有机搜...

日期:2020-10-30 17:23:57 浏览:1262