Question

我获得了他们在一段时间内使用过的用户和产品的数据：

dframe <- data.frame(id = c(1234,1234, rep(3456, 4)), 
                     product = c("Apple", "Pear", "Apple", "Pear", "Grapes", "Kiwi"))

  id product
1234   Apple
1234    Pear
3456   Apple
3456    Pear
3456  Grapes
3456    Kiwi

我正在寻找一种为每个用户创建产品对的独特组合的方法（其中x-y对等于y-x对）。解决方案看起来像这样：

solution
  id product1 product2
1234    Apple     Pear
3456    Apple     Pear
3456    Apple   Grapes
3456    Apple     Kiwi
3456     Pear   Grapes
3456     Pear     Kiwi
3456   Grapes     Kiwi

基本上，我想在dplyr combn(product,2)之后应用等效的group_by(id)，如果这有意义的话。任何想法如何处理这个？

非常感谢你的帮助！

Answer 1

以下是使用CJ

中data.table的选项

library(data.table)
setDT(dframe)[, product := as.character(product)
     ][, CJ(product1= product, product2 = product, unique = TRUE), 
  by = id][product1 != product2
  ][!duplicated(data.table(id, pmin(product1, product2), pmax(product1, product2)))]

Answer 2

您可以找到有关唯一组合的一些函数in this post。如果我们借用@ Ferdinand.kraft

那个帖子定义的函数

expand.grid.unique <- function(x, y, include.equals=FALSE)
{
    x <- unique(x)

    y <- unique(y)

    g <- function(i)
    {
        z <- setdiff(y, x[seq_len(i-include.equals)])

        if(length(z)) cbind(x[i], z, deparse.level=0)
    }

    do.call(rbind, lapply(seq_along(x), g))
}

然后我们可以通过dplyr使用它，如下所示，

library(dplyr)

 dframe %>% 
   group_by(id) %>% 
   do(as.data.frame(expand.grid.unique(as.character(.$product), as.character(.$product))))

#Source: local data frame [7 x 3]
#Groups: id [2]

#     id     V1     V2
#  <dbl>  <chr>  <chr>
#1  1245  Apple   Pear
#2  3456  Apple   Pear
#3  3456  Apple Grapes
#4  3456  Apple   Kiwi
#5  3456   Pear Grapes
#6  3456   Pear   Kiwi
#7  3456 Grapes   Kiwi

Answer 3

以下是Is your extension signed? group_by %>% do的选项：

combn

从数据框中的产品列表创建配对组合

3 个答案: