Question

输入文件：

df1 <- data.frame(row.names=c("w","x","y","z"), A=c(0,0,0,0), B=c(0,1,0,0), C=c(1,0,1,0), D=c(1,1,1,1))

  A B C D
w 0 0 1 1
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1

我想应用一个等式，即将行w乘以行x以获得w-x对的成对值，如下所示：

      A B C D
    w 0 0 1 1
X   x 0 1 0 1
--------------
   wx 0 0 0 1

获得w-x，w-y，w-y，w-z，x-y，x-z，y-z的行方式分析。并生成一个包含6列的新数据帧（两个行名称后跟乘法值）。

那是

w x 0 0 0 1
w y 0 0 1 1
w z 0 0 0 1
x y 0 0 0 1
x z 0 0 0 1
y z 0 0 0 1

Thanksssssss。

Answer 1

dat <- read.table(textConnection("  A B C D
+ w 0 0 1 1
+ x 0 1 0 1
+ y 0 0 1 1
+ z 0 0 0 1
+ "), header=TRUE)
> combos <- combn(rn,2)
> combos
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] "w"  "w"  "w"  "x"  "x"  "y" 
[2,] "x"  "y"  "z"  "y"  "z"  "z" 

apply(combos,2, function(x) c(x[1], x[2], unlist(dat[x[1],]*dat[x[2],])))
  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
  "w"  "w"  "w"  "x"  "x"  "y" 
  "x"  "y"  "z"  "y"  "z"  "z" 
A "0"  "0"  "0"  "0"  "0"  "0" 
B "0"  "0"  "0"  "0"  "0"  "0" 
C "0"  "1"  "0"  "0"  "0"  "0" 
D "1"  "1"  "1"  "1"  "1"  "1"

所以最终解决方案：

t( apply(combos,2, function(x) c(x[1], x[2], unlist(dat[x[1],]*dat[x[2],]))) )

如果将组合转换为数据帧，您还可以将cbindmatrix作为“数字”类型：

 cbind( as.data.frame(t(combos)), 
        t( apply(combos,2, function(x)  
                    unlist(dat[x[1],]*dat[x[2],]))) )

  V1 V2 A B C D
1  w  x 0 0 0 1
2  w  y 0 0 1 1
3  w  z 0 0 0 1
4  x  y 0 0 0 1
5  x  z 0 0 0 1
6  y  z 0 0 0 1

Answer 2

如果您不想在结果对象中使用组合名称，那么我们可以组合@ DWin和@ Owen的Answers的元素来提供真正的矢量化方法来解决问题。（您可以将组合名称添加为行名称，最后添加一个额外的步骤。）

首先，数据：

dat <- read.table(con <- textConnection("  A B C D
w 0 0 1 1
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1
"), header=TRUE)
close(con)

从@ DWin的答案中获取combn()想法，但在dat的行索引上使用它：

combs <- combn(seq_len(nrow(dat)), 2)

combs行现在将我们想要乘以的dat行编入索引：

> combs
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    1    1    1    2    2    3
[2,]    2    3    4    3    4    4

现在我们采用@Owen所展示的想法，即dat[i, ] * dat[j, ] i和j分别是combs的第一行和第二行。我们转换为data.matrix()矩阵，因为这对大型对象更有效，但代码也可以作为数据框使用dat。

mat <- data.matrix(dat)
mat[combs[1,], ] * mat[combs[2,], ]

产生：

> mat[combs[1,], ] * mat[combs[2,], ]
  A B C D
w 0 0 0 1
w 0 0 1 1
w 0 0 0 1
x 0 0 0 1
x 0 0 0 1
y 0 0 0 1

要了解其工作原理，请注意mat[combs[k,], ]会生成一个矩阵，其中各行按照组合指定的顺序重复：

> mat[combs[1,], ]
  A B C D
w 0 0 1 1
w 0 0 1 1
w 0 0 1 1
x 0 1 0 1
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
> mat[combs[2,], ]
  A B C D
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1
z 0 0 0 1

要准确了解OP发布的内容，我们可以使用第二次combn()调用修改rownames：

> out <- mat[combs[1,], ] * mat[combs[2,], ]
> rownames(out) <- apply(combn(rownames(dat), 2), 2, paste, collapse = "")
> out
   A B C D
wx 0 0 0 1
wy 0 0 1 1
wz 0 0 0 1
xy 0 0 0 1
xz 0 0 0 1
yz 0 0 0 1

Answer 3

如果要将行相乘，我建议转换为矩阵：

> m = as.matrix(df1)

> m["x", ] * m["y", ]
A B C D 
0 0 0 1

您希望通过plyr，

获得的具体结果

library(plyr)

ldply(1:(nrow(m)-1), function(i)
    ldply((i+1):nrow(m), function(j) {
        a = row.names(m)[[i]]
        b = row.names(m)[[j]]

        do.call(data.frame,
            c(list(a=a, b=b), m[i,] * m[j,])
        )
    })
)

对不起，有些看起来有点神奇 - data.frames并不是真的意味着“像行一样”。行

do.call(data.frame,
    c(list(a=a, b=b), m[i,] * m[j,])
)

传递6列：a和b表示名称，连接（用c）到乘法行。

Answer 4

一种较短的方式（我认为）使用惊人的plyr包

您的data.frame

df1 <- data.frame(row.names=c("w","x","y","z"), A=c(0,0,0,0), B=c(0,1,0,0), C=c(1,0,1,0), D=c(1,1,1,1))

YOUR_COMBS<-combn(rownames(df1),2)

你的结果：）

require(plyr) #(version 1.81...in version 1.82 you can take the annoying 'X1' index out... )


     YOUR_RESULTS<-adply(YOUR_COMBS,2,function(x) {
      tmp_row<-data.frame(Comb=paste0(x,collapse = ''),df1[x[1],]*df1[x[2],])
 })

逐行乘以数据框

4 个答案: