r - 矩阵 : Summing columns and rows conditional on variable name

Question

假设我有一个像这样的简单 6x6 矩阵:

x <- matrix(1:36, nrow = 6, dimnames = list(c("AUS1","AUS2","AUS3", "AUT1", "AUT2", "AUT3"), c("AUS1","AUS2","AUS3", "AUT1", "AUT2", "AUT3")))

     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

字母代表一个国家(AUS 为澳大利亚)，后面的数字代表一个部门。现在，我想对每一列求和，但条件是仅从不来自同一国家/地区的行中获取值。例如，第一列 (AUS1) 的总和应仅包含行 AUT1、AUT2 和 AUT3 的值。 AUS2 和 AUS3 的列也是如此。AUT1 列的总和应仅包括 AUS1、AUS2 和 AUS3 行的值。

由于我的表格比这大得多，我不能简单地选择单独的行。

我正在考虑将部分列名与部分行名相匹配的函数。如果它们包含相同的三个字母，则该值不包括在总和中。

Answer 1

这是一个基本的 R 方式。它运行三个循环，但由于前两个(lapply 循环)针对行名和列名，因此这两个循环不会花费太多处理时间。
然后真正的工作在 Map 循环中完成，对之前确定的行和列名称的子集调用 rowSums。

x <- matrix(1:36, nrow = 6, dimnames = list(c("AUS1","AUS2","AUS3", "AUT1", "AUT2", "AUT3"), c("AUS1","AUS2","AUS3", "AUT1", "AUT2", "AUT3")))

rn <- unique(gsub("\\d", "", rownames(x)))
rows <- lapply(rn, grep, rownames(x))
cols <- lapply(rn, grep, colnames(x), invert = TRUE)

Map(\(r, c) rowSums(x[r, c]), rows, cols)
#> [[1]]
#> AUS1 AUS2 AUS3 
#>   75   78   81 
#> 
#> [[2]]
#> AUT1 AUT2 AUT3 
#>   30   33   36

^{由 reprex package 创建于 2022-05-18 (v2.0.1)}