Question

我的问题与此r count combinations of elements in groups类似，但是，首先，我想在 Comb 列中按组对所有可能的组合进行分组，其次，根据年份计算组合的出现次数在 n 列中。

使用相同的模拟数据集：

> dat = data.table(group = c(1,1,1,2,2,2,3,3), id=c(10,11,12,10,11,13,11,13))
> dat
   group id year
1:     1 10 2010
2:     1 11 2010
3:     1 12 2010 
4:     2 10 2011 
5:     2 11 2011 
6:     2 13 2011
7:     3 11 2012
8:     3 13 2012

理想的结果：

   > dat
           group Comb   year  n
        1:     1 10 11  2010  1
        2:     1 11 12  2010  1
        3:     1 12 10  2010  1
        4:     2 10 11  2011  2
        5:     2 11 13  2011  1
        6:     2 13 10  2011  1
        7:     3 11 13  2012  2

我非常感谢dplyr的可能解决方案。

谢谢

Answer 1

这是一个解决方案，首先显示为data.table，然后显示为dplyr。过程是相同的：我们对组进行自我连接，过滤ID组合以一致顺序排列（任何顺序都可以，我们选择first id < second id），按组合对行进行编号，然后删除未使用的行列。

dat = data.table(group = c(1,1,1,2,2,2,3,3), id=c(10,11,12,10,11,13,11,13))

## with data.table
merge(dat, dat, by = "group", allow.cartesian = TRUE)[
  id.x < id.y, ][
    , Comb := paste(id.x, id.y)][
      , n := 1:.N, by = .(Comb)
    ][, .(group, Comb, n)]
#    group  Comb n
# 1:     1 10 11 1
# 2:     1 10 12 1
# 3:     1 11 12 1
# 4:     2 10 11 2
# 5:     2 10 13 1
# 6:     2 11 13 1
# 7:     3 11 13 2

## with dplyr
dat %>% full_join(dat, by = "group") %>%
  filter(id.x < id.y) %>%
  group_by(Comb = paste(id.x, id.y)) %>%
  mutate(n = row_number()) %>%
  select(group, Comb, n)
# # A tibble: 7 x 3
# # Groups:   Comb [5]
#   group Comb      n
#   <dbl> <chr> <int>
# 1     1 10 11     1
# 2     1 10 12     1
# 3     1 11 12     1
# 4     2 10 11     2
# 5     2 10 13     1
# 6     2 11 13     1
# 7     3 11 13     2

计算条件条件下的元素组合

1 个答案: