Question

我一直在考虑我遇到的问题，但我不知道如何表达问题甚至搜索它。如果你能向我解释，我会非常感激。

所以，我有一个数据集，格式如下：

10 6 4 4
10 6 4 4
7 6 4 4

我想进行成对计算，我需要逐个将每个元素相加到另一个元素。那是1是2,1是3,1和4,2有3,2有4和3有4。

我想在R中做一个嵌套的循环我读到它并且我开始这样：

for (i in 1:r-1) { ## r the number of columns
for (j in (i+1):r) {
....
}

我在这个阶段陷入困境，我不知道如何在代码中表达我需要做什么。我很抱歉发布了一个没有进展的代码，一些建议会非常好，我应该怎么做。

提前多多感谢。

Answer 1

使用combn创建“对”：

(pairs <- combn(4,2))
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    1    1    1    2    2    3
[2,]    2    3    4    3    4    4

然后apply跨数据行，通过应用这些对的列来对这些子集求和：

dat <- matrix(c(10,10,7,6,6,6,4,4,4,4,4,4),ncol=4)
t(apply(dat, 1, function(x) apply(combn(4,2),2,function(y) sum(x[y]))))
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]   16   14   14   10   10    8
[2,]   16   14   14   10   10    8
[3,]   13   11   11   10   10    8

Answer 2

你可以稍微修改你的循环：

d <- read.table(text='
10 6 4 4
10 6 4 4
7 6 4 4')

nc <- ncol(d)
r <- NULL
for (i in 1:nc) {
  for (j in 1:nc) {
    if (i < j) {                      # crucial condition
      r <- cbind(r, d[, i] + d[, j])  # calculate new column and bind to calculated ones
    } 
  }
}

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]   16   14   14   10   10    8
[2,]   16   14   14   10   10    8
[3,]   13   11   11   10   10    8

Answer 3

combn的另一个应用，但也许更容易理解：

apply(combn(ncol(dat),2), 2, function(x) rowSums(dat[,x]))
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
## [1,]   16   14   14   10   10    8
## [2,]   16   14   14   10   10    8
## [3,]   13   11   11   10   10    8

这里，矩阵dat由combn结果的每一列索引，给出两列矩阵（两列要求和）。 rowSums然后做算术。

因为我非常喜欢包功能，所以上面的内容略有不同：

apply(combn(ncol(dat),2), 2, Compose(Curry(`[`, dat, i=seq(nrow(dat))), rowSums))

应该注意的是，combn方法比使用嵌套for循环进行此类计算更灵活。特别是，它很容易适应任意数量的列总和：

f <- function(dat, num=2) 
{
  apply(combn(ncol(dat),num), 2, function(x) rowSums(dat[,x,drop=FALSE])) 
}

这将提供num列的所有组合，并将它们相加：

f(dat, 1)
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]   10    6    4    4
## [2,]   10    6    4    4
## [3,]    7    6    4    4
f(dat, 2)
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
## [1,]   16   14   14   10   10    8
## [2,]   16   14   14   10   10    8
## [3,]   13   11   11   10   10    8
f(dat, 3)
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]   20   20   18   14
## [2,]   20   20   18   14
## [3,]   17   17   15   14
f(dat, 4)
##      [,1]
## [1,]   24
## [2,]   24
## [3,]   21

r中的成对计算

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