Rデータフレーム作成一対一の関係

Question

以下のRデータフレームのアドバイスを探しているエキスパート、特定の都市内の各ゾーンの関係を構築する必要があります。

入力：

mydf = data.frame(City = c("LA", "LA", "LA", "NYC", "NYC"), 
      Zone = c("A1", "A2", "A3", "B1", "B2")) 

予想される出力：

Output

Answer 1

はここ組み合わせ&のための関数を定義tidyverseアプローチは、各都市のゾーンにそれを適用しています：

library(dplyr); library(tidyr); library(purrr) 

generate_combinations <- function(data){ 
    zone <- data %>% select(Zone) %>% unlist() 
    combinations <- expand.grid(Zone_1 = zone, Zone_2 = zone) # generate all combinations 
    combinations <- combinations %>% 
    filter(!(Zone_1 == Zone_2)) %>% # remove invalid combinations 
    mutate_all(as.character) 
    return(combinations) 
} 

mydf <- mydf %>% 
    nest(Zone) %>% 
    mutate(data = map(data, generate_combinations)) %>% 
    unnest() 

> mydf 

    City Zone_1 Zone_2 
1 LA  A2  A1 
2 LA  A3  A1 
3 LA  A1  A2 
4 LA  A3  A2 
5 LA  A1  A3 
6 LA  A2  A3 
7 NYC  B2  B1 
8 NYC  B1  B2 

# if City info is no longer needed 
mydf <- mydf %>% select(-City) 

データ：

mydf = data.frame(City = c("LA", "LA", "LA", "NYC", "NYC"), 
        Zone = c("A1", "A2", "A3", "B1", "B2"), 
        stringsAsFactors = F) 

Answer 2

これはほぼ確実に物事を行うための最も効率的な方法ではありませんが、それは意志仕事とそれはほとんど読める。

library(tidyverse) 
library(magrittr) 

output <- mydf %>% 
    split(., f=mydf[, "City"]) %>%     # Split into data.frames by "City" 
    sapply(., function(x) use_series(x, Zone)) %>% # Extract zones 
    sapply(combn, 2) %>%        # Find all combinations of size 2 
    do.call("cbind", .) %>%       # Combine them into a data frame 
    t %>% 
    as.data.frame %>% 
    rbind(., data.frame(V1=.$V2, V2=.$V1))   # Add it to the inverse, to get all possible combinations 

colnames(output) <- c("Zone_1", "Zone_2")   # Rename columns 



output 
     Zone_1 Zone_2 
1  A1  A2 
2  A1  A3 
3  A2  A3 
4  B1  B2 
5  A2  A1 
6  A3  A1 
7  A3  A2 
8  B2  B1