将两个数据帧覆盖到一个维度数组中（nrow、ncol、2）-解网

问：

我正在构建用于多变量时间序列分类的 keras 模型。我使用的数据在数据帧中按维度分开，因此如果存在 2 变量时间序列，我有 2 个数据帧，每个数据帧具有相同数量的列（时间戳）和行（观测值）。在这种情况下，我的模型应该接受输入（nrow，ncol，2），但是我在将两个数据帧覆盖到这个维度的数组中时遇到了问题。可以在此处找到示例数据：https://timeseriesclassification.com/description.php?Dataset=Libras

我知道这是一个基本问题，但我找不到任何简单的方法来做到这一点。

例：

dim1 <- data.frame(t1 = c(1:4), t2 = c(2:5), t3 = c(3:6))
dim2 <- data.frame(t1 = c(3:6), t2 = c(4:7), t3 = c(5:8))

因此，预期结果应返回：

dim(result)
> 4 3 2

并成为一个数组。

R 克拉斯

对这个论坛的期望之一是，问题应该包括示例数据（以代码的形式），而不是数据的描述或指向某些数据的链接。您能否包含一些我们可以直接加载的虚假示例数据？这使人们更容易提供帮助，并大大增加了您获得与您的特定用例相关的建议的机会。

0赞 Aleksandra 4/15/2023

我补充一个例子。希望我能正确解释一下，我认为关键信息是它用于keras分类模型。

答：

2赞 SamR 4/15/2023 #1

这应该有效：

d  <- array(
    unlist(c(dim1, dim2)),
    dim = c(4,3,2)
)

# Just to check
dim(d) # [1] 4 3 2
all(d[,,1] == dim1) # TRUE
all(d[,,2] == dim2) # TRUE

1赞 TarJae 4/15/2023 #2

我们可以使用函数：abind

?abind组合多维数组。这是 cbind 和 rbind 的概括。采用向量、矩阵或数组序列，并生成相同或更高维度的单个数组。

library(abind)

# Combine data frames into a single array
result <- abind(dim1, dim2, along = 3)

dim(result)

[1] 4 3 2

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将两个数据帧覆盖到一个维度数组中（nrow、ncol、2）

Covering two data frames into one array of dimentionality (nrow, ncol, 2)

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