制作稀疏矩阵时出错

我面临着一个我不明白的问题。这是建议答案的后续行动here and here

我有两个结构相同的数据集。我创建的一个是代码可以工作的可重现示例，另一个是代码不起作用的真实示例。盯着它几个小时后，我找不到导致错误的原因。 下面给出了一个有效的例子

    df <- data.table(cbind(rep(seq(1,25), each = 4 )), cbind(rep(seq(1,40), length.out = 100)))
    colnames(df) <- c("a", "b") #ignore warning
setkey(df, a, b)

这只是为了创建一个可重现的示例。当我应用上述 SO 文章中建议的 - 稍微调整 - 代码时，我得到了我正在寻找的内容：一个稀疏矩阵，指示 b 列中的两个元素何时一起出现在 a 列的值中

library(Matrix)
s <- sparseMatrix(
  df$a,
  df$b,
    dimnames = list(
        unique(df$a),unique(df$b)), x = 1)
v <- t(s) %*% s

现在，在我看来，我在我的真实数据集上所做的事情完全相同，但要长得多。

一个样品dput下面看起来像这样

test <- dput(dk[1:50,])
structure(list(pid = c(204L, 204L, 207L, 254L, 254L, 258L, 258L, 
258L, 258L, 258L, 265L, 265L, 269L, 269L, 269L, 269L, 1520L, 
1520L, 1520L, 1520L, 1532L, 1532L, 1534L, 1534L, 1534L, 1534L, 
1539L, 1539L, 1543L, 1543L, 1546L, 1546L, 1546L, 1546L, 1546L, 
1546L, 1546L, 1549L, 1549L, 1549L, 1559L, 1559L, 1559L, 1559L, 
1559L, 1559L, 1559L, 1561L, 1561L, 1561L), cid = c(11023L, 11787L, 
14232L, 14470L, 14480L, 1290L, 1637L, 4452L, 13964L, 14590L, 
17814L, 23453L, 6658L, 10952L, 17259L, 27549L, 11034L, 22748L, 
23345L, 23347L, 10487L, 11162L, 15570L, 15629L, 17983L, 17999L, 
17531L, 22497L, 14425L, 14521L, 11495L, 24948L, 24962L, 24969L, 
24972L, 24973L, 30627L, 17886L, 18428L, 23972L, 13890L, 13936L, 
14432L, 21230L, 21271L, 21384L, 21437L, 341L, 354L, 6302L)), .Names = c("pid", 
"cid"), sorted = c("pid", "cid"), class = c("data.table", "data.frame"
), row.names = c(NA, -50L), .internal.selfref = <pointer: 0x0000000000100788>)

然后当运行相同的公式时，我收到错误

s <- sparseMatrix(test$pid,test$cid,dimnames = list(unique(test$pid), unique(test$cid)),x = 1)

错误（发生在test数据集也）如下：

Error in validObject(r) : 
  invalid class “dgTMatrix” object: length(Dimnames[[1]])' must match Dim[1]

当我删除时问题就消失了dimnames但我真的需要这些暗淡的名字来理解结果。我确信我错过了一些明显的事情。有人可以告诉我它是什么吗？

我们可以将 'pid', 'cid' 列转换为factor并强制返回numeric or use match with unique每列的值来获取行/列索引，这应该适用于创建sparseMatrix.

test1 <- test[, lapply(.SD, function(x) 
                 as.numeric(factor(x, levels=unique(x))))]

或者我们使用match

test1 <- test[, lapply(.SD, function(x) match(x, unique(x)))]

s1 <- sparseMatrix(test1$pid,test1$cid,dimnames = list(unique(test$pid), 
                 unique(test$cid)),x = 1)
dim(s1)
#[1] 15 50

s1[1:3, 1:3]
#3 x 3 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#    11023 11787 14232
#204     1     1     .
#207     .     .     1
#254     .     .     .

head(test)
#   pid   cid
#1: 204 11023
#2: 204 11787
#3: 207 14232
#4: 254 14470
#5: 254 14480
#6: 258  1290

EDIT:

如果我们希望在“test”中指定完整的行/列索引，我们需要使dimnames与相同的长度max'pid', 'cid' 的

rnm <- seq(max(test$pid))
cnm <- seq(max(test$cid))
s2 <- sparseMatrix(test$pid, test$cid, dimnames=list(rnm, cnm))
dim(s2)
#[1]  1561 30627
s2[1:3, 1:3]
#3 x 3 sparse Matrix of class "ngCMatrix"
# 1 2 3
#1 . . .
#2 . . .
#3 . . .