如何将双精度方阵重塑为含Genomes1、Genomes2、Value列的DataFrame？

你需要将对称方阵转换为三列长格式DataFrame，核心是利用tidyverse工具链中的行名提取和宽转长函数，具体步骤如下：

基础转换（保留所有元素） #

假设你的原始矩阵名为corr，执行以下代码：

library(tidyverse)

df <- corr %>%
  # 将矩阵转成tibble，同时把行名提取为Genomes1列
  as_tibble(rownames = "Genomes1") %>%
  # 将所有列（除Genomes1外）转为长格式，对应Genomes2和Value列
  pivot_longer(cols = -Genomes1, 
               names_to = "Genomes2", 
               values_to = "Value")

这段代码会直接生成你需要的三列结构：

• Genomes1：原矩阵的行名
• Genomes2：原矩阵的列名
• Value：对应位置的矩阵元素值

可选：提取对称矩阵的三角部分（避免重复） #

因为原矩阵是对称的，如果你只需要上三角（含对角线）或下三角数据，可以添加过滤步骤：

# 提取上三角（含对角线）
df_upper <- df %>%
  # 将基因组名称转为因子，保证顺序一致
  mutate(Genomes1 = factor(Genomes1, levels = unique(Genomes1)),
         Genomes2 = factor(Genomes2, levels = unique(Genomes1))) %>%
  # 过滤出Genomes1在因子顺序中位置小于等于Genomes2的行
  filter(as.integer(Genomes1) <= as.integer(Genomes2))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marine Bergot