对于3d数组是否有某种inner_join等效项，可以将2d结构连接到3d结构吗？
让我们看看这是否有意义：
我有一个3d整数数组（微生物组计数数据）。
我有一个二维元数据表。
[2d元数据表中有一列（样本名称）与数组中第二维的标签匹配。
我可以以某种方式将两者结合在一起，以便保留数组结构并为每个样本添加元数据吗？
我是否必须将数组融化/堆叠成超长的2d表？
感谢您的帮助！
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假设我使用以下代码生成数组a和“ a”表“ b”：
a <- array(1:10,c(2,4,3))
b <- data.frame("thing" = c("stuff", "foo", "dodad"), "data" = c(10,20,30), "match" = c("first","second","third"))
dimnames(a) <- list(c("A", "B"), c("one", "two", "three", "four"), c("first", "second", "third"))
如您所见，我在表“ b”中有一个列“ match”，我想将其与维名称a [[3]]联接/匹配。
所以，如果我们看“ a”和“ b”
> a
, , first
one two three four
A 1 3 5 7
B 2 4 6 8
, , second
one two three four
A 9 1 3 5
B 10 2 4 6
, , third
one two three four
A 7 9 1 3
B 8 10 2 4
> b
thing data match
1 stuff 10 first
2 foo 20 second
3 dodad 30 third
例如，我想要数组
, , third
one two three four
A 7 9 1 3
B 8 10 2 4
具有与标签“ thing”和“ data”相关联的元素“ dodad”和“ 30”。
对于真实数据集，我希望使用“患者姓名”代替“事物”，使用“稀释”代替“数据”，并使用这些元素作为从切片中拉出切片以进行统计分析的方法。
您没有显示您想要的输出，所以我猜。
[如果从a（具有AxBxC暗点）和b（具有DxE暗点，则应该获得具有AxBxD暗点的数组。
a[,,b[,"match"]]
# , , first
# one two three four
# A 1 3 5 7
# B 2 4 6 8
# , , second
# one two three four
# A 9 1 3 5
# B 10 2 4 6
# , , third
# one two three four
# A 7 9 1 3
# B 8 10 2 4
就组合输出而言，使用您提供的数据不会发生：矩阵a具有所有数据必须为同一类的约束，而b是具有不同类的帧。因此，如果您需要将数字保留在a中，将字符串或因子保留在b中，则不能仅将一个合并到另一个。
您有一些选择：
如果您的第二帧确实可以是矩阵，那么我们可以做到这一点。
### a naive conversion, your case may vary with real data
bnum <- sapply(b, as.integer)
dim(bnum) <- c(dim(bnum), 1)
dimnames(bnum) <- list(rownames(b), colnames(b), NULL)
bnum
# , , 1
# thing data match
# 1 3 10 1
# 2 2 20 2
# 3 1 30 3
### the solution
abind::abind(
apply(bnum[,-3,1], 2:1, rep, times = dim(a)[1]),
a[,,bnum[,"match",1]],
along = 2
)
# , , first
# thing data one two three four
# A 3 10 1 3 5 7
# B 3 10 2 4 6 8
# , , second
# thing data one two three four
# A 2 20 9 1 3 5
# B 2 20 10 2 4 6
# , , third
# thing data one two three four
# A 1 30 7 9 1 3
# B 1 30 8 10 2 4
如果您需要保持b不变，则无法制作3维数组。一种选择是以列表列的方式嵌套a的每一层。
out <- within(b, { mtx = lapply(match, function(m) a[,,m]) })
out
# thing data match mtx
# 1 stuff 10 first 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
# 2 foo 20 second 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6
# 3 dodad 30 third 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4
虽然看起来好像丢失了a的z层的布局，但这在控制台上的表现很差。还是不错的：
out$mtx[[1]]
# one two three four
# A 1 3 5 7
# B 2 4 6 8
如果您有兴趣，也可以使用dplyr和data.table完成。
library(dplyr)
out <- b %>%
mutate(mtx = lapply(match, function(m) a[,,m]))
# option to use purrr::map instead of lapply
library(data.table)
out <- as.data.table(b)[, mtx := lapply(match, function(m) a[,,m]) ]