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Question

（编辑注释：我将标题更改为“R：枚举矩阵的列组合”，从“R grep：匹配字符串矩阵到列表”以更好地反映解决方案）

我正在尝试将字符串矩阵与列表匹配：这样我最终可以在data.frame的后续操作中将矩阵用作映射。

这第一部分按预期工作，返回所有可能的对，三元组和四元组合的列表（虽然这种方法可能创建了我的绑定？）：

priceList <- data.frame(aaa = rnorm(100, 100, 10), bbb = rnorm(100, 100, 10), 
            ccc = rnorm(100, 100, 10), ddd = rnorm(100, 100, 10), 
            eee = rnorm(100, 100, 10), fff = rnorm(100, 100, 10), 
            ggg = rnorm(100, 100, 10))

getTrades <- function(dd, Maxleg=3)
{
    nodes <- colnames(dd)
    tradeList <- list()
    for (i in 2:Maxleg){
        tradeLeg <- paste0('legs',i)
        tradeList[[tradeLeg]] <- combn(nodes, i)
    }
    return(tradeList)
}

tradeCombos <- getTrades(priceList, 4)

我现在想把这个可能的组合列表变成交易。例如：

> tradeCombos[[1]][,1]
[1] "aaa" "bbb"

最终需要成为priceList[,2] - priceList[,1]，等等。

我尝试了一些使用grep和类似命令的方法，觉得我接近以下内容：

LocList <- sapply(tradeCombos[[1]], regexpr, colnames(priceList))

然而，格式不太适合下一步。

理想情况下，LocList[1]会返回类似：1 2

的内容

假设tradeCombos[[1]][,1] == "aaa" "bbb"。

有人可以帮忙吗？

__

在以下所有答案的帮助下，我现在得到了：

colDiff <- function(x) 
{
    Reduce('-', rev(x))
}

getTrades <- function(dd, Maxleg=3)
{
    tradeList <- list()
    for (i in 2:Maxleg){
        tradeLeg <- paste0('legs',i)
        tradeLegsList <- combn(names(dd), i, 
            function(x) dd[x], simplify = FALSE)
        nameMtx <- combn(names(dd), i)
        names(tradeLegsList) <- apply(nameMtx, MARGIN=2, 
            FUN=function(x) paste(rev(x), collapse='*'))
        tradeList[[tradeLeg]] <- lapply(tradeLegsList, colDiff) 
    }
    return(tradeList)
}

tradeCombos <- getTrades(priceList, 4)

这保留了构成部分的名称，是我试图实现的一切。

非常感谢大家的帮助。

Answer 1

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正如我的评论所述，您可以使用combn。此解决方案不会将您带到最后一步，而是创建一个data.frames列表。从那里开始，很容易使用lapply来完成你的最后一步。

这是简化的功能：

TradeCombos <- function(dd, MaxLeg) {
  combos = combn(names(dd), MaxLeg)
  apply(combos, 2, function(x) dd[x])
}

要使用它，只需指定数据集以及您要查找的组合数量。

TradeCombos(priceList, 3)
TradeCombos(priceList, 4)

继续：@mplourde向您展示了如何使用Reduce连续减去。这里将采取类似的方法：

cumDiff <- function(x) Reduce("-", rev(x))
lapply(TradeCombos(priceList, 3), cumDiff)

通过将TradeCombos函数的输出保持为list的{{1}}，您将为灵活性留出更多空间。例如，如果你想要行总和，你可以简单地使用data.frame;对于您想要应用的任何功能，都可以采用类似的方法。

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我不确定为什么@GSee没有将此作为答案添加，但我认为它非常棒：

按如下方式获取lapply(TradeCombos(priceList, 3), rowSums) list：

data.frame

根据需要前进。（例如，使用我们创建的combn(names(priceList), 3, function(x) priceList[x], simplify = FALSE)函数：cumDiff。）

Answer 2

这可以使用lapply，apply和Reduce来实现最终目标。

lapply(tradeCombos, 
 function(combos) 
 apply(combos, MARGIN=2, FUN=function(combo) Reduce('-', priceList[rev(combo)])))

combo是来自tradeCombos中某个组合矩阵的列。 rev(combo)会反转列，因此最后一个值是第一个。用于从R选择列子集的data.frame语法为DF[col.names]，因此priceList[rev(combo)]是priceList的子集，仅包含{{1}中的列，以相反的顺序。 combo实际上只是data.frame列，因此任何旨在迭代list的函数都可用于迭代list中的列。 data.frame就是这样一个功能。 Reduce接受一个函数（在本例中为减法函数Reduce）和-个参数，然后在list中的参数上连续调用函数，其结果为上一次调用，例如，（（（arg1 - arg2） - arg3） - arg4）。

您重命名list中的列，以便最终的列名称反映其来源：

tradeCombos

Answer 3

tradeCombos是具有list元素的matrix。因此，tradeCombos[[1]]是matrix，apply更适合。{/ p>

apply(tradeCombos[[1]],1,function(x) match(x,names(priceList)))
      [,1] [,2]
 [1,]    1    2
 [2,]    1    3
 [3,]    1    4
 [4,]    1    5
 [5,]    1    6
 [6,]    1    7
 [7,]    2    3
 [8,]    2    4
 [9,]    2    5
[10,]    2    6
[11,]    2    7
[12,]    3    4
[13,]    3    5
[14,]    3    6
[15,]    3    7
[16,]    4    5
[17,]    4    6
[18,]    4    7
[19,]    5    6
[20,]    5    7
[21,]    6    7

顺便说一句，您可以使用字符串形式进行子集，例如priceList[,"aaa"]

R：枚举矩阵的列组合

3 个答案:

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