他の列の順列に基づいてデータフレームに新しい列を作成するにはどうすればよいですか？

Question

は、私はこのようになりますデータフレームがあるとします。

var1 var2 var3 var4 
a TRUE FALSE TRUE FALSE 
b TRUE TRUE TRUE FALSE 
c FALSE TRUE FALSE TRUE 
d TRUE FALSE FALSE FALSE 
e TRUE FALSE TRUE FALSE 
f FALSE TRUE FALSE TRUE 

私はそれぞれの上部に変数に対して持ってTRUEとFALSEのどの順列に基づいてaからfにカテゴリを割り当てて新しい列を作成します。

この簡略化した例では、結果は次のようになります。TRUEとFALSEの各ユニークな順列が異なるカテゴリになっていること

var1 var2 var3 var4 category 
a TRUE FALSE TRUE FALSE  A 
b TRUE TRUE TRUE FALSE  B 
c FALSE TRUE FALSE TRUE  C 
d TRUE FALSE FALSE FALSE  D 
e TRUE FALSE TRUE FALSE  A 
f FALSE TRUE FALSE TRUE  C 

お知らせを、そしてaとeので、同じ順列を持って、彼らはに終わります同じカテゴリ（A）。

これには簡単な方法があります。これは、上に多数の変数があり、潜在的にTRUEとFALSEに限定されていない可能性がありますが、データフレームにカテゴリ/

Answer 1

あなたは

## paste the rows together, creating a character vector 
x <- do.call(paste, df) 
## match it against itself and apply to 'LETTERS', and assign as new column 
df$category <- LETTERS[match(x, x)] 
df 
# var1 var2 var3 var4 category 
# a TRUE FALSE TRUE FALSE  A 
# b TRUE TRUE TRUE FALSE  B 
# c FALSE TRUE FALSE TRUE  C 
# d TRUE FALSE FALSE FALSE  D 
# e TRUE FALSE TRUE FALSE  A 
# f FALSE TRUE FALSE TRUE  C 

我々は環境として名前付きリストを使用する場合、上記のコードはワンライナーのように記述することができるような何かを行うことができます。これにより、地球環境への新しい割り当てを避けることができます。

df$category <- LETTERS[with(list(x = do.call(paste, df)), match(x, x))] 

データ：

df <- structure(list(var1 = c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE), 
    var2 = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE), var3 = c(TRUE, 
    TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE), var4 = c(FALSE, FALSE, 
    TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)), .Names = c("var1", "var2", "var3", 
"var4"), row.names = c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), class = "data.frame") 

Answer 2

#Example DATA 
mydata = structure(list(V1 = c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE), 
V2 = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE), V3 = c(TRUE, 
TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE), V4 = c(FALSE, FALSE, TRUE, 
FALSE, FALSE, TRUE)), .Names = c("V1", "V2", "V3", "V4"), 
class = "data.frame", row.names = c(NA,-6L)) 

#RUN THE ONE LINER (Incorporating David Arenburg's advice in comment) 
mydata$category = toupper(letters[as.numeric(as.factor(do.call(paste, mydata)))]) 

Answer 3

ここで "文字" Sに強制変換を避けるために便利になるかもしれないもう一つのアイデアがあります。 （「data.frame」dfはRichScrivenの答えからである。）

注文データ：

o = do.call(order, df) 

そして、それぞれの注文列には、次の要素がその前に異なるかどうかを調べます

starts_new_elt = lapply(df, function(x) { 
           xo = x[o] 
           c(TRUE, xo[-1] != xo[-length(x)]) 
          }) 

これは各位置について、その前の要素に対して同一であるか否かを指定し、TRUE/FALSEのベクトルを返します。その持って、我々は注文「data.frame」で、その前に同じかそうでないかどうか、行の同様のベクトルを取得することができます：

starts_new_row = Reduce("|", starts_new_elt) 

注文「データと、このベクトルを比較します。フレームの場合は、行が以前のものと異なる場合はいつもTRUEがあり、それ以外の場合はFALSEがあることに注意してください。

starts_new_row 
#[1] TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE 

df[o, ] 
# var1 var2 var3 var4 
#c FALSE TRUE FALSE TRUE 
#f FALSE TRUE FALSE TRUE 
#d TRUE FALSE FALSE FALSE 
#a TRUE FALSE TRUE FALSE 
#e TRUE FALSE TRUE FALSE 
#b TRUE TRUE TRUE FALSE 

最後に、このベクターにcumsumを使用する順序付け「データの各グループ化された行のIDを返します。order(o)によって再注文することができ、フレーム」、：

gr = cumsum(starts_new_row)[order(o)] 
gr 
#[1] 3 4 1 2 3 1 

正確な出力の場合は、我々は使用することができます。

LETTERS[match(gr, unique(gr))] 
#[1] "A" "B" "C" "D" "A" "C" 

上記の便利な代替を添加した機能groupingに基づいています。以前のように、順序を返しますが、あまりにもいくつかの便利な属性、grouping「data.table」パッケージオフRの新しいバージョンへ：

o2 = do.call(grouping, df) 
ends = attr(o2, "ends") 
gr2 = rep(seq_along(ends), c(ends[1], diff(ends)))[order(o2)] 

gr2 
#[1] 3 4 1 2 3 1 
LETTERS[match(gr2, unique(gr2))] 
#[1] "A" "B" "C" "D" "A" "C"