r语言如何求矩阵中某一列的总和

Posted 2023-04-12

设矩阵为A

方法一：colSums(A)

方法二：apply(A，2，sum)

> x<-matrix(c(1,1,2,1,2,3,4,1),4,2)

> x

[,1] [,2]

[1,] 1 2

[2,] 1 3

[3,] 2 4

[4,] 1 1

> length(which((x[,1]==1)))

[1] 3

> length(which((x[,2]==1)))

[1] 1

#x[,1]==1判断是否为1，返回True或False

# which((x[,1]==1))返回为True的行号

#length(which((x[,1]==1)))返回为True的行数，即1的个数

简正模式

矩阵在物理学中的另一类泛应用是描述线性耦合调和系统。这类系统的运动方程可以用矩阵的形式来表示，即用一个质量矩阵乘以一个广义速度来给出运动项，用力矩阵乘以位移向量来刻画相互作用。求系统的解的最优方法是将矩阵的特征向量求出（通过对角化等方式），称为系统的简正模式。

以上内容参考：百度百科-矩阵

参考技术A

第一步，声明矩阵t，利用矩阵函数matrix，nrow为5，ncol为5，并打印矩阵t，如下图所示：

第二步，获取矩阵t第四列数据，可以直接使用t[,4]，这样可以获取到第四列数据，如下图所示：

第三步，如果想要获取第五列数据，可以使用t[5,]，如下图所示：

第四步，如果想要获取第三行和第四列交叉点的数据，使用t[3,4]，如下图所示：

第五步，获取某一行的一列或两列以上的数据，使用t[1,c(3,5)]，表示获取第一行和第三行、第五个交叉点的数据，如下图所示：

第六步，如果想要获取第二行、第三行和第二列的数据，利用t[c(2,3),2]，如下图所示：

参考技术B 设矩阵为A
方法一、
colSums(A)
方法二、
apply(A，2，sum) 参考技术C sum（a〔:,i〕）

Pandas:如何修改DataFrame中某一列的值？

写这篇博客主要是因为在修改DataFrame列值的时候经常遇到bug，但到目前还没把这种错误复现出来。

  DataFrame是Pandas中的主要数据结构之一，本篇博客主要介绍如何DataFrame中某一列的值进行修改。

1 常规方法

  这部分主要介绍修改DataFrame列值的常规方法。为了方便后续说明先构建如下数据：

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame([['A',1],['B',2],['C',5],['D',4],['E',10],['F',13],['G',8]],
                columns=['col_1','col_2'],
                index=list('abcdefg'))

df结果如下：

• 使用常量修改DataFrame列的值

使用一个常量对DataFrame列中的数据进行修改时，代码举例如下：

df1=df.copy()
df1['col_1']='H'
df1.loc[['a','c','d'],'col_2']=100 #将指定索引的列值进行修改
df1.iloc[4:,-1]=200 

df1的结果如下：

• 使用List\\array修改DataFrame列的值

当需要对DataFrame列中的多个值进行修改时，可以使用List或array等变量型数据来对其进行修改。具体代码如下：

df2=df.copy()
df2['col_1']=list(range(7))
df2.loc[df2.index<='d','col_2']=np.array([15,20,25,30])
df2.iloc[4:,-1]=np.array([10,5,0])

df2的结果如下：

• 使用Series/DataFrame修改DataFrame列的值

除了以上两种数据类型之外，还可以使用Series型数据来修改DataFrame列的值。但使用这种方法时，需要索引对齐，否则会出错。具体举例如下：

df3=df.copy()
df3['col_1']=pd.Series([1,2,3,4,5,6,7]) #索引不对齐时不会报错，但没有成功修改列值。
df3.loc[['a','b','c'],'col_2']=pd.Series([100,200,300],index=list('abc'))
df3.iloc[3:,-1]=pd.DataFrame([[4000],[5000],[6000],[7000]],index=list('cdef'))

其结果如下：

2. replace方法

  DataFrame对象自带的方法replace()也可以实现列值的修改。该方法中的参数主要有以下几个：

参数	作用
to_replace	确定需要修改列值的数据。可接受的数据类型有：str, regex, list, dict, Series, int, float, or None
value	指定修改后的值。可接受的数据类型有：scalar, dict, list, str, regex, default None
inplace	是否本地置换
limit	指定前后填充的最大次数
regex	正则表达式符号。如果需要在to_replace中使用字符串形式的正则表达式对数据进行筛选的话，需要将其设置为True。
method	填充方式。‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None

创建如下数据，具体如下：

df=pd.DataFrame([['A','A'],['B','B'],['C',5],['D',4]],
                columns=['col_1','col_2'],
                index=list('abcd'))

df的结果如下：

• 对整个DataFrame中的指定数据进行替换

#A替换为aaa,B替换为bbb,4替换为100
df_1=df.replace(to_replace=['A','B',4],value=['aaa','bbb',100])
#将A替换为AAAA
df_2=df.replace(to_replace='A',value='AAAA')
#将A替换为AAAAA,5替换为2000
df_3=df.replace(to_replace="A":'AAAAA',5:2000)

其结果如下：

• 对DataFrame中的不同列指定不同的替换方式

#对于col_1列：将A替换为1，B替换为2
#对于col_2列：将A替换为100，B替换为200
df_4=df.replace("col_1":'A':1,'B':2,"col_2":"A":100,"B":200)

其结果如下：

• 使用正则表达式筛选数据

#将A\\B替换成new
df_5=df.replace(to_replace=r'[AB]',value='new',regex=True)

其结果如下：