R 矩阵：根据变量名对列和行求和

下面是另一种基本R方式:

matched_sum <- function(dfr){
    matched_col <- function(col_id) {
        col_pattern <- gsub("[0-9]", "", colnames(dfr[col_id]))
        dfr[grepl(col_pattern, rownames(x)),col_id] <- NA
        return(dfr[col_id])
    }
    new_col <- lapply(1:ncol(dfr), matched_col)
    new_dfr <- do.call(cbind.data.frame, new_col)
    colSums(new_dfr, na.rm = TRUE)
}

# Your data frame. You can use as.data.frame(x) in case x is not a data frame 
x
     AUS1 AUS2 AUS3 AUT1 AUT2 AUT3
AUS1    1    7   13   19   25   31
AUS2    2    8   14   20   26   32
AUS3    3    9   15   21   27   33
AUT1    4   10   16   22   28   34
AUT2    5   11   17   23   29   35
AUT3    6   12   18   24   30   36

# Apply the function to x
matched_sum(x)

AUS1 AUS2 AUS3 AUT1 AUT2 AUT3 
  15   33   51   60   78   96 

函数的作用

1. col_pattern <- gsub("[0-9]", "", colnames(dfr[col_id]))在每个列名中查找模式.模式是数字以外的任何字符串.例如:"AUS1"中的模式是"AUS".
2. dfr[grepl(col_pattern, rownames(x)),col_id] <- NA将NA分配给列中具有在第一步中找到的模式的任何行.例如，此步骤后的第一列将变为:

    AUS1
AUS1   NA
AUS2   NA
AUS3   NA
AUT1    4
AUT2    5
AUT3    6

3. lapply(1:ncol(dfr), matched_col)将第一步和第二步应用于数据框中的每一列.
4. do.call(cbind.data.frame, new_col)将所有列(所选行中已包含NA)绑定到数据帧.例如，如果您提供的输入为x，则在此步骤之后，它将变为:

     AUS1 AUS2 AUS3 AUT1 AUT2 AUT3
AUS1   NA   NA   NA   19   25   31
AUS2   NA   NA   NA   20   26   32
AUS3   NA   NA   NA   21   27   33
AUT1    4   10   16   NA   NA   NA
AUT2    5   11   17   NA   NA   NA
AUT3    6   12   18   NA   NA   NA

5. colSums(new_dfr, na.rm = TRUE)对第4步中创建的数据帧中每列中的所有非NA值求和.

如果要保留数据的矩阵 struct ，可以使用以下方法:

matched_sum_mat <- function(mat){
    matched_col <- function(col_id) {
        col_pattern <- gsub("[0-9]", "", dimnames(mat)[[2]][col_id])
        mat[grepl(col_pattern, dimnames(mat)[[1]]),col_id] <- NA
        return(mat[,col_id])
    }
    new_col <- lapply(1:ncol(mat), matched_col)
    new_mat <- do.call(cbind, new_col)
    colnames(new_mat) <- colnames(mat)
    colSums(new_mat, na.rm = TRUE)
}

# Apply to x as a matrix

matched_sum_mat(x)

AUS1 AUS2 AUS3 AUT1 AUT2 AUT3 
  15   33   51   60   78   96 

更新

如果您希望列名和行名之间的值为exact match，例如列名中的"AUS1"和行名中的"AUS1"(而不是"AUS")之间的值，则可以通过以下几种方式获得该值:

# Option 1
matched_name_location <- lapply(
   colnames(x), 
   function(a_col_name) rownames(x) %in% a_col_name) |> 
   unlist() |> 
   which()
x[matched_name_location] <- NA

# The result
     AUS1 AUS2 AUS3 AUT1 AUT2 AUT3
AUS1   NA    7   13   19   25   31
AUS2    2   NA   14   20   26   32
AUS3    3    9   NA   21   27   33
AUT1    4   10   16   NA   28   34
AUT2    5   11   17   23   NA   35
AUT3    6   12   18   24   30   NA

另一种 Select 是使用==而不是%in%:

# Option 2
matched_name_location <- lapply(
   colnames(x), 
   function(a_col_name) rownames(x) == a_col_name) |> 
   unlist() |> 
   which()
x[matched_name_location] <- NA

另一种 Select 是使用grepl.

# Option 3
matched_name_location <- lapply(
   colnames(x), 
   function(a_col_name) grepl(a_col_name, rownames(x))) |> 
   unlist() |> 
   which()
x[matched_name_location] <- NA

最后一个用于查找模式within a字符串.例如，它grepl("AUS1", "AUS10")返回TRUE，而"AUS1" %in% "AUS10"和"AUS1" == "AUS10"中的每一个都返回FALSE.