循环遍历数据框:计算每个唯一变量的值的每个成对组合。
Posted
技术标签:
【中文标题】循环遍历数据框:计算每个唯一变量的值的每个成对组合。【英文标题】:Loop through a dataframe: counting each pairwise combination of a value for each unique variable. 【发布时间】:2018-09-26 03:21:44 【问题描述】:我有一个名为“df”的数据框,如下所示:
ID Value
1 a
1 b
1 c
1 d
3 a
3 b
3 e
3 f
. .
. .
. .
我有一个这样填充零的矩阵:
a b c d e f
a x 0 0 0 0 0
b 0 x 0 0 0 0
c 0 0 x 0 0 0
d 0 0 0 x 0 0
e 0 0 0 0 x 0
f 0 0 0 0 0 x
然后我想像这样循环遍历数据框:
for each ID, for each value i, for each value j != i, matrix[i,j] += 1
所以对于每个 ID,对于每个值组合,我想将矩阵中的值加 1,结果是:
a b c d e f
a x 2 1 1 1 1
b 2 x 1 1 1 1
c 1 1 x 1 0 0
d 1 1 1 x 0 0
e 1 1 0 0 x 1
f 1 1 0 0 1 x
例如,[a,b] = 2,因为这种值组合发生在两个不同的 ID 上,而 [a,c] = 1,因为这种值组合仅在 ID = 1 时出现,而不在 ID 时出现= 3。
我怎样才能做到这一点?我已经制作了一个包含唯一 ID 的向量。
提前致谢。
【问题讨论】:
【参考方案1】:最简单的方法是获取table
,然后执行crossprod
out <- crossprod(table(df))
diag(out) <- NA #replace the diagonals with NA
names(dimnames(out)) <- NULL #set the names of the dimnames as NULL
out
# a b c d e f
#a NA 2 1 1 1 1
#b 2 NA 1 1 1 1
#c 1 1 NA 1 0 0
#d 1 1 1 NA 0 0
#e 1 1 0 0 NA 1
#f 1 1 0 0 1 NA
数据
df <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L), Value = c("a",
"b", "c", "d", "a", "b", "e", "f")), .Names = c("ID", "Value"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))
【讨论】:
以上是关于循环遍历数据框:计算每个唯一变量的值的每个成对组合。的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何避免循环遍历 pandas 中的分类变量以查看/操作数据帧切片/子集
为数组中的变量分配新值的forEach循环不会替换变量的值[重复]