在R中的表中查找对

Question

我需要在R中的一个表中识别数字对。表的结构如下：

   user_A   user_B   counter
1       1        2         5
2       1        3         3
3       2        1        10
4       2        4         8

我想检查每个对是否存在相反的一个，例如对（1,2）和对（2,1），如果存在-将两个对的计数器值相加。 结果，我希望以这样的表格形式输出：

   user_A   user_B   sum   bi_directional
1       1        2    15             TRUE
2       1        3     3            FALSE
3       2        4     8            FALSE

先感谢您！

Answer 1

我们可以使用apply （MARGIN = 1）对前两列进行按行sort ，与第三列（'d1'） cbind ，获得前两列重复项的索引（'i1'）。 转换为“data.table”（ setDT(d2)通过“用户_A”和“用户_B”分组，得到sum “计数器”和“I1”第一行。

 d1 <- setNames(cbind(t(apply(df[1:2], 1, sort)), df[3]), names(df))
  i1 <- duplicated(d1[1:2])|duplicated(d1[1:2], fromLast=TRUE)

 d2 <- cbind(d1, i1)
 library(data.table)
 setDT(d2)[, list(counter=sum(counter), bi_directional=i1[1L]) ,.(user_A, user_B)]
 #  user_A user_B counter bi_directional
 #1:      1      2      15           TRUE
 #2:      1      3       3          FALSE
 #3:      2      4       8          FALSE

---

或另一个选择是

setDT(df)[user_A > user_B, c('user_B', 'user_A') := 
       list(user_A, user_B)]
df[, list(counter= sum(counter), bi_directional= .N>1), 
                                   by = .(user_A, user_B)]
#     user_A user_B counter bi_directional
#1:      1      2      15           TRUE
#2:      1      3       3          FALSE
#3:      2      4       8          FALSE

Answer 2

这是一个dplyr解决方案：

df %>%
  mutate(user_A2 = pmin(user_A, user_B),
         user_B = pmax(user_A, user_B),
         user_A = user_A2) %>%
  select(-user_A2) %>%
  group_by(user_A, user_B) %>%
  summarise(sum = sum(counter), bi_directional = n() > 1) %>%
  as.data.frame
##   user_A user_B sum bi_directional
## 1      1      2  15           TRUE
## 2      1      3   3          FALSE
## 3      2      4   8          FALSE

mutate()用于重新定义user_A和user_B ，以便两个值中的较小者始终位于第一列中。 然后，删除辅助列user_A2 。 数据按user_A和user_B分组，并为每个组计算两个摘要： counter总和以及是否有多个值。 后者使用n()来计算组中的行数。

最后一行使用as.data.frame转换回数据帧。 仅当您坚持要使用数据框作为结果时才需要这样做。