根据我的上一个问题，我有一个新的归属问题。在编辑我的帖子后，在那里问一下并等待一周，我想在这里再试一次。
这次有一个更好的例子：
Equip<- c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,6,6,6,6,6,6)
Notif <-c(1,1,3,4,2,2,2,5,6,7,9,9,15,10,11,12,13,14,16,17,18,19)
rank <- c(1,1,2,3,1,1,1,1,2,3,1,1,2,1,2,3,1,2,3,4,5,6)
Component <- c("Ventil","Motor","Ventil","Ventil","Vergaser","Vergaser","Bremse",
"Lichtmaschine","Bremse","Lichtmaschine","Bremse","Motor","Lichtmaschine",
"Bremse","Bremse","Motor","Vergaser","Motor","Vergaser","Motor",
"Vergaser","Motor")
df <- data.frame(Equip,Notif,rank,Component)
Equip是我的主题，rank是实际访问次数。 Component是必须寻找的主题。
我希望得到这样的输出：
如果Equip(subject)被访问了2次（rank 1和2），所有Equip的{{1}} 1＆amp; 2，如果有{{1}这被认为是第一次和第二次。
如果rank列出了Component列表，则Equip(subject)被rank访问了3次（Equip 1,2和3）时间如Component 1，Equip 1，rank电机，Component 1，Equip 2，rank电机，Component 1 ，Equip 3，rank马达
输出的名称应为Component，如True“Motor”
我有一个代码，但有了这个，我可以比较1和2的访问，2和3一起等等（我不能再与行列分开，比如Equips有2个等级，Equips有3个排名等等）
代码是这样的：
Component希望你能帮助我。请询问是否有任何问题。
根据您关于输出的问题以及您的解决方案，
a <- lapply(split(df,df$Equip),function(x){
ll <- split(x,x$rank)
if(length(ll)>1 )
ii <- intersect(ll[[1]]$Component,ll[[2]]$Component ) ## test intersection
else
ii <- NA
c(length(ii)> 0 && !is.na(ii),ii)
})
b <- unlist(a)
c <- table(b,b)
rowSums(c)
类似的东西，但如果它更容易，装备和idx不是必要的
装备2级：
Equip Component V1 idx
1: 1 Ventil TRUE 3
2: 2 NA False 1
3: 3 NA False 3
4: 4 NA FALSE 2
5: 5 NA FALSE 3
6: 6 NA FALSE 6
装备3级：
TRUE FALSE
0 1
装备6级：
TRUE FALSE
1 2
答案 0 :(得分：2)
这是我认为您感兴趣的输出。它使用data.table。
首先，我们使用data.table从data.frame df创建keys = Equip, Component，如下所示。
require(data.table) # load package
# then create the data.table with keys as specified above
# Check that both these columns are already sorted out for you!
dt <- data.table(df, key=c("Equip", "Component"))
其次，我们创建一个函数，为给定的排名查询（2,3等等）提供所需的输出。
this.check <- function(idx) {
chk <- seq(1, idx)
o <- subset(dt[, all(chk %in% rank), by=c("Equip", "Component")], V1 == TRUE)
if (nrow(o) > 0) o[, idx:=idx]
}
这是做什么的？我们为rank=1,2运行此操作。我们通过以下方式运行：
> this.check(2)
# output
Equip Component V1 idx
1: 1 Ventil TRUE 2
2: 5 Bremse TRUE 2
这告诉您，对于Equip = 1 and 5，Components = Ventil and Bremse分别为rank = 1 and 2（用idx = 2表示）。您也可以获得列V1 = TRUE，即使我已经像@Carl指出的那样，也不了解这一点。如果需要，可以使用setnames
第三，我们使用此函数来查询ranks=1,2，然后查询ranks=1,2,3 ..等等。这可以通过简单的lapply完成，如下所示：
# Let's run the function for idx = 2 to 6.
# This will check from rank = 1,2 until rank=1,2,3,4,5,6
o <- lapply(2:6, function(idx) {
this.check(idx)
})
> o
[[1]]
Equip Component V1 idx
1: 1 Ventil TRUE 2
2: 5 Bremse TRUE 2
[[2]]
Equip Component V1 idx
1: 1 Ventil TRUE 3
[[3]]
NULL
[[4]]
NULL
[[5]]
NULL
它表明，对于rank=1,2和rank=1,2,3，您有一些Component。对于其他人来说，没有什么= NULL。
最后，我们可以bind使用rbind data.table将所有这些内容合并为一个o <- do.call(rbind, o)
> o
Equip Component V1 idx
1: 1 Ventil TRUE 2
2: 5 Bremse TRUE 2
3: 1 Ventil TRUE 3
，如下所示：
idx=2此处，Component是满足rank=1,2的{{1}}，而idx=3是满足rank=1,2,3的{{1}}。
全部放在一起：
this.check <- function(idx) {
chk <- seq(1, idx)
o <- subset(dt[, all(chk %in% rank), by=c("Equip", "Component")], V1 == TRUE)
if (nrow(o) > 0) o[, idx:=idx]
}
o <- do.call(rbind, lapply(2:6, function(idx) {
this.check(idx)
}))
我希望这会有所帮助。
编辑：（在评论中进行一系列交流后，这是我提出的新解决方案。我希望这就是你所追求的。）
require(data.table)
dt <- data.table(df, key=c("Equip", "Component"))
dt[, `:=`(e.max=max(rank)), by=Equip]
dt[, `:=`(ec.max=max(rank)), by=c("Equip", "Component")]
setkey(dt, "e.max", "ec.max")
this.check <- function(idx) {
t1 <- dt[J(idx,idx)]
t2 <- t1[, identical(as.numeric(seq_len(idx)), as.numeric(rank)),
by=c("Equip", "Component")]
o <- table(t2$V1)
if (length(o) == 1)
o <- c(o, "TRUE"=0)
o <- c("idx"=idx, o)
}
o <- do.call(rbind, lapply(2:6, function(idx) this.check(idx)))
> o
# idx FALSE TRUE
# [1,] 2 1 0
# [2,] 3 2 1
# [3,] 4 1 0
# [4,] 5 1 0
# [5,] 6 1 0
答案 1 :(得分：0)
如果我按照
列的方式创建数据数组foo<-cbind(Equip,Notif, rank, Component)
eqp<-1 # later, loop over all values
foo[c( which( foo[,1]==eqp & (foo[,3]==1 | foo[,3]==2) ) ),4]
[1] "Ventil" "Motor" "Ventil"
将这些结果提供给table并提取带有count == 2
显然，任何出现两次的项目都是你想要的
这不是我建议使用的答案，因为像ddply和aggregate这样的工具可以更干净地完成这项工作，但我想确保这是你所追求的答案，假设一个循环原始eqp中的Equip值。