Question

我的问题类似于this one：我需要在var rangeSlider = document.getElementById('weight'); noUiSlider.create(rangeSlider, { start: [ 0 ], range: { 'min': [ 1 ], 'max': [ 10 ] } }); rangeSlider.noUiSlider.on('slide', function(values, handle){ var v = values[handle], s = v * 10, l = 50; $(rangeSlider).find('.noUi-handle').css({"background-color":"hsl(10," + s + "%," + l +"%)"}) });和data.frame之间创建所有组合，但我需要一个多列数据框架的解决方案，所以我可以减少更大问题的计算时间。

我正在寻找的例子：

我需要创建vector与自身的组合三次，但最后，我只需要总1:3小于5的组合。

这样做的一种方法是简单地使用sum并最终使用27种组合，然后只有4种符合我的和规则的组合。

expand.grid

效果很好，但对于较大的矢量或多个组合，而不是仅仅3，需要大量处理。我认为另一种方法是分割任务并在每个步骤中应用过滤器：

> x = 1:3
> b = expand.grid(x,x,x)

> rows = apply(b,1,sum)
> sum(rows < 5)
[1] 4

# Which rows obey the rule
> b[rows<5,]
   Var1 Var2 Var3
1     1    1    1
2     2    1    1
4     1    2    1
10    1    1    2

然后从> x = 1:3 > a = expand.grid(x,x) > rows = apply(a,1,sum) > sum(rows < 5) [1] 6 # Which rows obey the rule > a[rows<5,] Var1 Var2 1 1 1 2 2 1 3 3 1 4 1 2 5 2 2 7 1 3获取这6行，并将它们与a合并，然后根据我的规则再次对其进行分组，但我不知道如何合并x和a

Answer 1

您可以在行号上expand.grid和cbind在一起

expand.grid.XY <- function(X,Y) {
  X<-as.data.frame(X);
  Y<-as.data.frame(Y);
  idx<-expand.grid(1:nrow(X),1:nrow(Y));
  cbind(X[idx[,1],,drop=FALSE],Y[idx[,2],,drop=FALSE])
}

举个例子，

expand.grid.XY(a[rows<5,],x)

    Var1 Var2 Y
1      1    1 1
2      2    1 1
3      3    1 1
4      1    2 1
5      2    2 1
7      1    3 1
1.1    1    1 2
2.1    2    1 2
3.1    3    1 2
4.1    1    2 2
5.1    2    2 2
7.1    1    3 2
1.2    1    1 3
2.2    2    1 3
3.2    3    1 3
4.2    1    2 3
5.2    2    2 3
7.2    1    3 3

但是，根据问题的性质，您可能需要查看foreach包，其中包含when过滤器和并行处理功能。

data.frame和vector的组合

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