tidyr::gather与reshape2::melt在矩阵上的区别

Question

我长期以来一直在以一种非标准的方式使用reshape2::melt：我运行数字实验并得到一个矩阵作为结果。然后我将其转换为长格式，并生成一些图像。

受到reshape2和tidyr之间的相似性的启发，我现在正在尝试在类矩阵的对象上实现完全相同的输出。但目前没有成功：

library(reshape2)
library(tidyr)

set.seed(42)
mat <- matrix(runif(6), 3)
mat2 <- mat
colnames(mat2) <- letters[1:2]
rownames(mat2) <- letters[3:5]

melt(mat)
melt(mat2)
gather(mat) # fails
gather(mat2) # fails

请注意，melt是智能的，如果存在dimnames，它会保留它们。我已经学习了它的工作原理，因此我可以潜在地将以下函数添加到方法分派中：

gather.matrix <- function(mat) {
  if (is.null(dimnames(mat))) {
    grid <- expand.grid(seq.int(nrow(mat)), seq.int(ncol(mat)))
  } else {
    grid <- expand.grid(dimnames(mat))
  }
  cbind(grid, value = as.vector(mat))
}

all.equal(melt(mat), 
          gather.matrix(mat))
#[1] TRUE
all.equal(melt(mat2), 
          gather.matrix(mat2))
#[1] TRUE

但问题是，我能否强制gather在我的情况下像melt一样运行？是否有任何参数组合可以在mat和mat2上产生所需的输出结果？

- tonytonov

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考虑到“tidyr是为与dplyr一起使用而设计的”，而“dplyr”则“专注于处理数据框架的工具”，我认为你最好坚持使用melt（因为gather似乎只是melt的一个包装器）。 - A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

@AnandaMahto 我确实倾向于这样做，只是想知道是否有什么明显的遗漏 :) - tonytonov

如果真的需要一个“gather”方法，我猜你可以省去重写的麻烦，直接使用“gather.matrix <- reshape2:::melt.matrix”.... :-) - A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

@AnandaMahto，这很不错，我没想到过 :) 你的这两条评论总结起来是一个不错的答案，你想发表一篇回答吗？ - tonytonov

Answer 1

也许会出现更好的答案，但在此期间，我将把我的评论转换为回答：

引用“tidyr”自述文件中的内容：

请注意，tidyr旨在与dplyr一起使用，因此您应始终同时加载两者。

... 还从“dplyr”的README中：

dplyr是plyr的下一次迭代，专注于处理数据框（因此名称中有 d ）的工具。

因此，不为矩阵提供方法“有点”合理。

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由于 gather 已经包装了melt，如果你真的想要一个 matrix 方法，你可以节省写一个自定义函数的时间，只需要做类似这样的事情：

gather.matrix <- reshape2:::melt.matrix

- A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1