如何一步将tibble转换为指定排列顺序的三维数组？

现有如下tibble：

df <- dplyr::tibble(id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2),
                    value = c(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7),
                    value2 = c(1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7))

需要将其转换为维度为c(batch_size=2, lookbacks=3, n_features=2)的数组，手动赋值能得到预期输出：

batch_size <- 2
lookbacks <- 3
n_features <- 2

x <- as.matrix(df %>% select(-id))
samples <- array(0, dim = c(batch_size, lookbacks, n_features))
samples[1,,] <- x[1:3, ]
samples[2,,] <- x[4:6, ]

预期输出结构：

[,1] [,2] [,3]
[1,]  0.2  0.3  0.4
[2,]  0.5  0.6  0.7

, , 2

     [,1] [,2] [,3]
[1,]  1.2  1.3  1.4
[2,]  1.5  1.6  1.7

但直接用samples <- array(x, dim = c(batch_size, lookbacks, n_features))转换时数据顺序错误，想要一步到位实现预期数组结构。

方法1：用aperm调整维度顺序 #

先按临时维度生成数组，再转置调整维度排列顺序，直接匹配预期结构：

x <- as.matrix(df %>% select(-id))
samples <- aperm(array(x, dim = c(lookbacks, batch_size, n_features)), c(2, 1, 3))

原理：先把数组初始维度设为(lookbacks, batch_size, n_features)，再通过aperm把维度顺序调整为(batch_size, lookbacks, n_features)，数据排列就会和手动赋值一致。

方法2：按id分组拼接 #

结合dplyr分组和abind包的拼接功能，直接生成目标数组：

library(abind)
samples <- df %>%
  select(-id) %>%
  group_split(id) %>%
  lapply(as.matrix) %>%
  abind(along = 3) %>%
  aperm(c(3, 2, 1))

原理：按id拆分数据，每组转成矩阵后沿第3维度合并，最后转置调整维度顺序得到目标结构。

方法3：转置原矩阵后重塑 #

通过转置原矩阵改变数据排列逻辑，再直接设置维度并调整：

x <- as.matrix(df %>% select(-id))
samples <- array(t(x), dim = c(n_features, lookbacks, batch_size)) %>% aperm(c(3, 2, 1))

原理：先转置x让数据按特征-观测的顺序排列，设置临时维度后再转置为目标维度顺序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ai4l2s