4

1つのid列（下のx）といくつかの変数（下のy1、y2）を持つdata.frameがあります。

    x y1 y2
1   1 43 55
2   2 51 53
[...]

これから生成したいのは、最初の2つの列がxのすべての順序付けられた組み合わせ（等しい場合を除く）と、順序に関連する各変数の列をカバーするデータフレームです。データフレームヘッダーと最初の2行は次のようになります（これは手動で行いました。エラーを言い訳します）。

xi xj y1i y1j y2i y2j
 1  2  43  51  55  53
 2  1  51  43  53  55
[...]

したがって、各行はソースと宛先（iとj）をコンテナー化し、次に各ソースと宛先でy1の値をコンテナー化します。

私はゆっくりとRデータ操作を学んでいますが、これは私を困惑させています。1行の称賛は、すべてを行う答えであり、より読みやすい教訓的な答えでもあります。

4

4 に答える 4

4

これは機能します（おそらく注文とは別に）

firstdf  <- data.frame(x  = c( 1, 2, 4, 5), 
                       y1 = c(43,51,57,49), y2 = c(55,53,47,44)) 
co       <- combn(firstdf$x,2)
seconddf <- data.frame(xi = c(co[1,], co[2,]), xj = c(co[2,], co[1,]))
thirddf  <- merge(merge(seconddf, firstdf, by.x = "xj", by.y = "x" ),
                  firstdf, by.x = "xi", by.y = "x", suffixes = c("j", "i") )

生産する

> thirddf
   xi xj y1j y2j y1i y2i
1   1  2  51  53  43  55
2   1  5  49  44  43  55
3   1  4  57  47  43  55
4   2  4  57  47  51  53
5   2  1  43  55  51  53
6   2  5  49  44  51  53
7   4  5  49  44  57  47
8   4  1  43  55  57  47
9   4  2  51  53  57  47
10  5  1  43  55  49  44
11  5  2  51  53  49  44
12  5  4  57  47  49  44

1 行目と 5 行目は例と一致します。

与えられたものとして1行を主張する場合、これを次firstdfのように変えることができます

merge(merge(data.frame(xi = c(combn(firstdf$x,2)[1,], combn(firstdf$x,2)[2,]), xj = c(combn(firstdf$x,2)[2,], combn(firstdf$x,2)[1,])), firstdf, by.x = "xj", by.y = "x" ), firstdf, by.x = "xi", by.y = "x", suffixes = c("j", "i") )

しかし、私は本当に要点がわかりません

于 2011-06-29T23:09:04.360 に答える
4

2行が私ができる最善のことであり、それでも賢明に保ちます:(編集:ワンライナーの回答の下部を参照してください。)

いくつかのデータを作成します。

n <- 4
a <- cbind(x=LETTERS[1:n], y=letters[1:n])
a

     x   y  
[1,] "A" "a"
[2,] "B" "b"
[3,] "C" "c"
[4,] "D" "d"

コード：

f <- function(x, i){cbind(i, x[i[,1],], x[i[,2],])}
f(a, t(combn(seq_len(nrow(a)), 2)))

結果：

             x   y   x   y  
[1,] "1" "2" "A" "a" "B" "b"
[2,] "1" "3" "A" "a" "C" "c"
[3,] "1" "4" "A" "a" "D" "d"
[4,] "2" "3" "B" "b" "C" "c"
[5,] "2" "4" "B" "b" "D" "d"
[6,] "3" "4" "C" "c" "D" "d"

編集

これは、無名関数を使用してワンライナーに変換できます。

(function(x, i=t(combn(seq_len(nrow(a)), 2))){cbind(i, x[i[,1],], x[i[,2],])})(a)

             x   y   x   y  
[1,] "1" "2" "A" "a" "B" "b"
[2,] "1" "3" "A" "a" "C" "c"
[3,] "1" "4" "A" "a" "D" "d"
[4,] "2" "3" "B" "b" "C" "c"
[5,] "2" "4" "B" "b" "D" "d"
[6,] "3" "4" "C" "c" "D" "d"
于 2011-06-29T23:35:44.610 に答える
2

一般的にあなたが正確に何を望んでいるのかはわかりませんが、私の理解では、これはあなたが望むものに近いかもしれません:

> library(combinat) # for permn
> library(plyr) # for llply
> 
> # sample data
> d <- data.frame(x = 1:3, y1 = rnorm(3), y2 = rnorm(3))
> d
  x          y1         y2
1 1 -0.17525893 -1.1660321
2 2 -0.05585689 -0.2059244
3 3  0.90500983 -1.3067601
> 
> # permutation of rows
> idx <- permn(nrow(d))
> idx
[[1]]
[1] 1 2 3

... snip ...

[[6]]
[1] 2 1 3

> 
> # a list of perm-ed data.frame
> d2 <- llply(idx, function(i)data.frame(idx = 1:nrow(d), d[i,]))
> d2
[[1]]
  idx x          y1         y2
1   1 1 -0.17525893 -1.1660321
2   2 2 -0.05585689 -0.2059244
3   3 3  0.90500983 -1.3067601

... snip ...

[[6]]
  idx x          y1         y2
2   1 2 -0.05585689 -0.2059244
1   2 1 -0.17525893 -1.1660321
3   3 3  0.90500983 -1.3067601

> 
> # merge htam
> d3 <- subset(Reduce(function(df1, df2) merge(df1, df2, by="idx"), d2), select = -c(idx))
> d3
  x.x        y1.x       y2.x x.y        y1.y       y2.y x.x.1      y1.x.1     y2.x.1 x.y.1      y1.y.1     y2.y.1 x.x.2      y1.x.2     y2.x.2 x.y.2
1   1 -0.17525893 -1.1660321   1 -0.17525893 -1.1660321     3  0.90500983 -1.3067601     3  0.90500983 -1.3067601     2 -0.05585689 -0.2059244     2
2   2 -0.05585689 -0.2059244   3  0.90500983 -1.3067601     1 -0.17525893 -1.1660321     2 -0.05585689 -0.2059244     3  0.90500983 -1.3067601     1
3   3  0.90500983 -1.3067601   2 -0.05585689 -0.2059244     2 -0.05585689 -0.2059244     1 -0.17525893 -1.1660321     1 -0.17525893 -1.1660321     3
       y1.y.2     y2.y.2
1 -0.05585689 -0.2059244
2 -0.17525893 -1.1660321
3  0.90500983 -1.3067601
> 
> # and here is the one-liner version
> subset(Reduce(function(df1, df2) merge(df1, df2, by="idx"), llply(permn(nrow(d)), function(i)data.frame(idx=1:nrow(d), d[i,]))), select=-c(idx))
  x.x        y1.x       y2.x x.y        y1.y       y2.y x.x.1      y1.x.1     y2.x.1 x.y.1      y1.y.1     y2.y.1 x.x.2      y1.x.2     y2.x.2 x.y.2
1   1 -0.17525893 -1.1660321   1 -0.17525893 -1.1660321     3  0.90500983 -1.3067601     3  0.90500983 -1.3067601     2 -0.05585689 -0.2059244     2
2   2 -0.05585689 -0.2059244   3  0.90500983 -1.3067601     1 -0.17525893 -1.1660321     2 -0.05585689 -0.2059244     3  0.90500983 -1.3067601     1
3   3  0.90500983 -1.3067601   2 -0.05585689 -0.2059244     2 -0.05585689 -0.2059244     1 -0.17525893 -1.1660321     1 -0.17525893 -1.1660321     3
       y1.y.2     y2.y.2
1 -0.05585689 -0.2059244
2 -0.17525893 -1.1660321
3  0.90500983 -1.3067601

より詳細な情報を提供すると、より適切な回答が得られる可能性があります。

于 2011-06-29T22:38:41.240 に答える
1

まあ、それはワンライナーにはほど遠いです（私はそれが可能であるとは思えません）が、ここに「素朴な」アプローチがあります：

dat <- data.frame(x=1:5,y1=6:10,y2=11:15)

#Collect all ordered pairs of elements of x
tmp <- expand.grid(dat$x,dat$x)
tmp <- tmp[tmp[,1] != tmp[,2],]

#Init a matrix to hold the results
rs <- as.matrix(cbind(tmp,matrix(NA,nrow(tmp),4)))

#Loop through each ordered pair
for (i in 1:nrow(rs)){
    rs[i,3:6] <- c(dat$y1[rs[i,1:2]],dat$y2[rs[i,1:2]])
}

列に名前を付けませんでしたが、後で簡単に指定できます。

あまりエレガントではありませんが、おそらく何かを始めるには...

于 2011-06-29T22:32:31.253 に答える