使用dplyr将R语言data.frame转换为层级化多维数组

首先注意你的示例数据中，cbind会将所有列转换为字符型，所以第一步需要先把AB列转为数值型，否则最终数组会存储字符而非数值：

DATA$AB <- as.numeric(DATA$AB)

接下来可以直接用xtabs()函数生成符合你要求的5维数组，它会自动根据指定的维度交叉组合生成数组，维度顺序完全匹配你需要的[PLACE,SP,YEAR,PROJECT,BIOME]：

# 生成多维数组，公式格式为 数值列 ~ 维度列1 + 维度列2 + ...
array_result <- xtabs(AB ~ PLACE + SP + YEAR + PROJECT + BIOME, data = DATA)

验证结果 #

• 查看数组维度：

dim(array_result)
# 输出：10  2  2  5  2
# 对应PLACE(10个水平)、SP(2个)、YEAR(2个)、PROJECT(5个)、BIOME(2个)

• 查看各维度的名称：

dimnames(array_result)

• 验证特定位置的取值是否正确：

# 比如检查Gu.1采样点、sp.1物种、2016年、Gurupi项目、AM生物群系的丰度
array_result["Gu.1", "sp.1", "2016", "Gurupi", "AM"]
# 输出：3

自定义维度顺序（可选） #

如果你的实际数据中各维度的水平顺序不符合预期，可以提前将列转换为因子并指定levels参数，比如：

# 按指定顺序设置PROJECT的水平
DATA$PROJECT <- factor(DATA$PROJECT, levels = c("Gurupi", "Juruena", "Veracel", "Ipanema", "Caima"))
# 再重新生成数组
array_result <- xtabs(AB ~ PLACE + SP + YEAR + PROJECT + BIOME, data = DATA)

这样生成的数组就会严格按照你指定的维度顺序排列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ricardo Sampaio