对矩阵列表求和,对 NA 的两个约束

sum a list of matrix, two constraints on NA

我有一个 矩阵 或类似矩阵的列表。每个矩阵包含许多 NA。 现在我想将所有矩阵添加到一个矩阵中。 (每个矩阵具有相同的维度和维度名称)

a   
           V1          V2          V3           
      [1,]  NA        4         21
      [2,]  NA        NA        4 

b   
           V1          V2          V3            
      [1,]  NA       NA           1
      [2,]  5        0           12

# mylist = list(a,b)

经过计算,我想要这样的结果

        V1          V2          V3            
  [1,]   NA       4           22
  [2,]   5        0           16   

所以我有两个约束:

constraint 1: keep (NA+NA)=NA
constraint 2: keep (NA+1) = 1

我尝试了下一页中的 Reduceapply(simplify2array(.list), c(1,2), sum, na.rm=T) 函数,但我无法在计算中保留这两个约束。

Sum a list of matrices

个人使用上面的例子,我用is.na来标识每个矩阵中的所有NA,重叠每个元素的逻辑值 (a+b) ,意味着如果对应的单元格都是NAs, return length(mylist), say 2. 然后用 NA

替换相应的 celss
c = is.na(a)  return 

           V1          V2          V3           
      [1,] 1        0         0
      [2,] 1        1         0 

d = is.na(b)  return 

           V1          V2          V3            
      [1,]  1        1           0
      [2,]  0        0           0

identify.na = c + d return 
           V1          V2          V3            
      [1,]  2        1           0
      [2,]  1        1           0

result[identify.na==2] = NA

example 不是 R 中的确切代码,只是为了举例。 提前致谢。

我们可以 cbind 向量到 matrix ('m1'),得到 'm1' 的 rowSums 来创建 'v2',和创建 'v1' 的逻辑矩阵。将 'v2' 中 'v1' 中为 0 的元素替换为 NA.

 m1 <- cbind(a, b)
 v1 <- rowSums(!is.na(m1))
 v2 <- rowSums(m1, na.rm=TRUE)
 v2[!v1] <- NA
 #[1] NA  1  5  0

更新

我们可以把矩阵放在listreplace,NA元素为0,求和用Reduce。我们用同样的方法得到逻辑矩阵(non-NA个元素)的总和,取反使0值变为TRUE,1变为FALSE,将TRUE替换为NA(NA^..)并与第一个相乘输出。

l1 <- list(a1, b1)
res <- Reduce(`+`, lapply(l1, function(x)
                      replace(x, is.na(x), 0)))
res*NA^!Reduce(`+`, lapply(l1, function(x) !is.na(x)))
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]   NA    4   22
#[2,]    5    0   16

数据

 a <- c(NA, 1, 2, -1)
 b <- c(NA, NA, 3, 1)
 a1 <- matrix(c(NA, NA, 4, NA, 21, 4), ncol=3)
 b1 <- matrix(c(NA, 5, NA, 0, 1, 12), ncol=3)