데카르트 곱 데이터 프레임

데카르트 곱 데이터 프레임

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다음과 같이 R 벡터로 표현되는 세 개 이상의 독립 변수가 있습니다.

A <- c(1,2,3)
B <- factor(c('x','y'))
C <- c(0.1,0.5)

그리고 나는 그들 모두의 데카르트 곱을 취하고 결과를 다음과 같이 데이터 프레임에 넣고 싶습니다.

A B C
1 x 0.1
1 x 0.5
1 y 0.1
1 y 0.5
2 x 0.1
2 x 0.5
2 y 0.1
2 y 0.5
3 x 0.1
3 x 0.5
3 y 0.1
3 y 0.5

수동으로 다음과 같은 호출을 작성하여이를 수행 할 수 있습니다 rep.

d <- data.frame(A = rep(A, times=length(B)*length(C)),
                B = rep(B, times=length(A), each=length(C)),
                C = rep(C, each=length(A)*length(B))

하지만 더 우아한 방법이 있어야합니다. productin itertools은 작업의 일부를 수행하지만 반복기의 출력을 흡수하여 데이터 프레임에 넣는 방법을 찾을 수 없습니다. 어떤 제안?

ps이 계산의 다음 단계는 다음과 같습니다.

d$D <- f(d$A, d$B, d$C)

두 단계를 동시에 수행하는 방법을 알고 있다면 도움이 될 것입니다.

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당신이 사용할 수있는 expand.grid(A, B, C)

편집 : 두 번째 부분을 달성하기 위해 do.call을 사용하는 대안은 mdply 함수입니다. 여기에 코드가 있습니다

d = expand.grid(x = A, y = B, z = C)
d = mdply(d, f)

사소한 기능 '붙여 넣기'를 사용하여 사용법을 설명하기 위해 시도해 볼 수 있습니다.

d = mdply(d, 'paste', sep = '+');

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이 경우에 도움이되는 데이터 프레임을 조작하는 함수가 있습니다.

다양한 조인 (SQL 용어로)을 생성 할 수 있지만 Cartesian 곱은 특별한 경우입니다.

데이터 프레임을 매개 변수로 사용하기 때문에 먼저 변수를 데이터 프레임으로 변환해야합니다.

그래서 다음과 같이 할 것입니다.

A.B=merge(data.frame(A=A), data.frame(B=B),by=NULL);
A.B.C=merge(A.B, data.frame(C=C),by=NULL);

주의해야 할 것은 행이 묘사 한대로 정렬되지 않는다는 것입니다. 원하는대로 수동으로 정렬 할 수 있습니다.

merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),
      by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,
      sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),
      incomparables = NULL, ...)

"by.x 및 by.y의 길이가 0 (길이 0 벡터 또는 NULL) 인 경우 결과 r은 x와 y의 데카르트 곱입니다."

자세한 내용은 다음 URL을 참조하십시오. http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/base/html/merge.html

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다음은 Ramnath의 제안을 사용하여 두 가지를 모두 수행하는 방법입니다 expand.grid.

f <- function(x,y,z) paste(x,y,z,sep="+")
d <- expand.grid(x=A, y=B, z=C)
d$D <- do.call(f, d)

참고 do.call작동 da가 있기 때문 "으로는-는" data.frameA는 list. 그러나 do.call의 열 이름이 d의 인수 이름과 일치 할 것으로 예상합니다 f.

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표현력과 속도를 위해 멋진 data.table 라이브러리를 사용해보십시오. 상당히 간단한 통일 구문을 사용하여 변환, 하위 집합 및 관계형 조인과 함께 많은 plyr 사용 사례 (관계형 그룹 별)를 처리합니다.

library(data.table)
d <- CJ(x=A, y=B, z=C)  # Cross join
d[, w:=f(x,y,z)]  # Mutates the data.table

또는 한 줄로

d <- CJ(x=A, y=B, z=C)[, w:=f(x,y,z)]

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라이브러리 tidyr를 사용 하면 다음 을 사용할 수 있습니다 tidyr::crossing(주문은 OP와 같습니다).

library(tidyr)
crossing(A,B,C)
# A tibble: 12 x 3
#        A B         C
#    <dbl> <fct> <dbl>
#  1     1 x       0.1
#  2     1 x       0.5
#  3     1 y       0.1
#  4     1 y       0.5
#  5     2 x       0.1
#  6     2 x       0.5
#  7     2 y       0.1
#  8     2 y       0.5
#  9     3 x       0.1
# 10     3 x       0.5
# 11     3 y       0.1
# 12     3 y       0.5 

다음 단계는 tidyverse특히 purrr::pmap*가족 을 사용 하는 것 입니다.

library(tidyverse)
crossing(A,B,C) %>% mutate(D = pmap_chr(.,paste,sep="_"))
# A tibble: 12 x 4
#        A B         C D      
#    <dbl> <fct> <dbl> <chr>  
#  1     1 x       0.1 1_1_0.1
#  2     1 x       0.5 1_1_0.5
#  3     1 y       0.1 1_2_0.1
#  4     1 y       0.5 1_2_0.5
#  5     2 x       0.1 2_1_0.1
#  6     2 x       0.5 2_1_0.5
#  7     2 y       0.1 2_2_0.1
#  8     2 y       0.5 2_2_0.5
#  9     3 x       0.1 3_1_0.1
# 10     3 x       0.5 3_1_0.5
# 11     3 y       0.1 3_2_0.1
# 12     3 y       0.5 3_2_0.5

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교차 조인 사용 sqldf:

library(sqldf)

A <- data.frame(c1 = c(1,2,3))
B <- data.frame(c2 = factor(c('x','y')))
C <- data.frame(c3 = c(0.1,0.5))

result <- sqldf('SELECT * FROM (A CROSS JOIN B) CROSS JOIN C') 

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나는 그 표준 기능을 결코 기억할 수 없다 expand.grid. 여기에 또 다른 버전이 있습니다.

crossproduct <- function(...,FUN='data.frame') {
  args <- list(...)
  n1 <- names(args)
  n2 <- sapply(match.call()[1+1:length(args)], as.character)
  nn <- if (is.null(n1)) n2 else ifelse(n1!='',n1,n2)
  dims <- sapply(args,length)
  dimtot <- prod(dims)
  reps <- rev(cumprod(c(1,rev(dims))))[-1]
  cols <- lapply(1:length(dims), function(j)
                 args[[j]][1+((1:dimtot-1) %/% reps[j]) %% dims[j]])
  names(cols) <- nn
  do.call(match.fun(FUN),cols)
}

A <- c(1,2,3)
B <- factor(c('x','y'))
C <- c(.1,.5)

crossproduct(A,B,C)

crossproduct(A,B,C, FUN=function(...) paste(...,sep='_'))

ReferenceURL : https://stackoverflow.com/questions/4309217/cartesian-product-data-frame