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以下の場所、日、および数量のデータ フレームを使用して、各日にわたって場所ごとに数量の組み合わせを作成するソリューションを探しています。本番環境では、これらの組み合わせがかなり大きくなる可能性があるため、data.table または plyr のアプローチをお勧めします。

library(gtools)    
dat <- data.frame(Loc = c(51,51,51,51,51), Day = c("Mon","Mon","Tue","Tue","Wed"),
Qty = c(1,2,3,4,5))

この例の出力は次のようになります。

  Loc Day  Qty
1  51 Mon   1
2  51 Tue   3
3  51 Wed   5

4  51 Mon   1
5  51 Tue   4
6  51 Wed   5

7  51 Mon   2
8  51 Tue   3
9  51 Wed   5

10  51 Mon  2
11  51 Tue  4
12  51 Wed  5

私はいくつかのネストされたラップリーを試してみましたが、次のステップに進み、各ストア内で combn() 関数を使用する方法がわかりません。

lapply(split(dat, dat$Loc), function(x) {
      lapply(split(x, x$Day), function(y) {
          y$Qty
    })                
})

各 Store > Day グループが独自のリストにある場合、正しい組み合わせを取得できますが、分割適用結合メソッドを使用してデータ フレームから取得する方法に苦労しています。

loc51_mon <- c(1,2)
loc51_tue <- c(3,4)
loc51_wed <- c(5)

unlist(lapply(loc51_mon, function(x) {
    lapply(loc51_tue, function(y) {
         lapply(loc51_wed, function(z) {
              combn(c(x,y,z), 3)
         })
    })
}), recursive = FALSE)

[[1]]
[[1]][[1]]
     [,1]
[1,]    1
[2,]    3
[3,]    5

[[2]]
[[2]][[1]]
     [,1]
[1,]    1
[2,]    4
[3,]    5

[[3]]
[[3]][[1]]
     [,1]
[1,]    2
[2,]    3
[3,]    5

[[4]]
[[4]][[1]]
     [,1]
[1,]    2
[2,]    4
[3,]    5
4

2 に答える 2

2

これは機能するはずですが、さらに複雑になると関数を変更する必要があります。

library(data.table) 
dat <- data.frame(Loc = c(51,51,51,51,51), Day = c("Mon","Mon","Tue","Tue","Wed"),
                  Qty = c(1,2,3,4,5), stringsAsFactors = F)
setDT(dat)

comb_in <- function(Qty_In,Day_In){
    temp_df <- aggregate(Qty_In ~ Day_In, cbind(Qty_In, as.character(Day_In)), paste, collapse = "|")
    temp_list <- strsplit(temp_df$Qty_In, split = "|", fixed = T)
    names(temp_list) <- as.character(temp_df$Day)
    melt(as.data.table(expand.grid(temp_list))[, case_group := .I], id.vars = "case_group", variable.name = "Day", value.name = "Qty")
}

dat[, comb_in(Qty_In = Qty, Day_In = Day), by = Loc][order(Loc,case_group,Day)]
    Loc case_group Day Qty
 1:  51          1 Mon   1
 2:  51          1 Tue   3
 3:  51          1 Wed   5
 4:  51          2 Mon   2
 5:  51          2 Tue   3
 6:  51          2 Wed   5
 7:  51          3 Mon   1
 8:  51          3 Tue   4
 9:  51          3 Wed   5
10:  51          4 Mon   2
11:  51          4 Tue   4
12:  51          4 Wed   5

でフィルタリングしcase_groupて、各組み合わせを取得できるようになりました

于 2016-04-12T23:48:25.167 に答える