从两个数据帧创建两个变量的所有组合，同时将所有其他变量保留在 R

Question

我在两个数据框中有最小数据，并且正在寻找两个变量的所有组合，每个变量都在一个数据框中。 这可以通过expand.grid()来实现。 是否有 function 来保留两个数据帧中的所有其他变量？

df1 <- data.frame(var1 = c("A", "B", "C"), var2 = c(1,2,3))
df2 <- data.frame(var1 = c("D", "E", "F"), var2 = c(4,5,6))
expand.grid(df1$var1, df2$var1)

  Var1 Var2
1    A    D
2    B    D
3    C    D
4    A    E
5    B    E
6    C    E
7    A    F
8    B    F
9    C    F

预期结果是所有组合和所有其他变量，可能带有后缀。

  Var1.x Var1.y var2.x var2.y
1    A    D    1     4
2    B    D    2     4
3    C    D    3     4
4    A    E    1     5 
5    B    E    2     5
6    C    E    3     5
7    A    F    1     6
8    B    F    2     6
9    C    F    3     6

Answer 1

您可以将Map与cbind一起使用

> do.call(cbind, Map(function(x, y) expand.grid(x = x, y = y), df1, df2))
  var1.x var1.y var2.x var2.y
1      A      D      1      4
2      B      D      2      4
3      C      D      3      4
4      A      E      1      5
5      B      E      2      5
6      C      E      3      5
7      A      F      1      6
8      B      F      2      6
9      C      F      3      6

Answer 2

这是否有效：

library(dplyr)
library(tidyr)

df1 %>% uncount(3) %>% cbind(df2 %>% uncount(3)) %>% 
                    setNames(., c('Var1.x', 'Var2.x', 'Var1.y', 'Var2.y'))
  Var1.x Var2.x Var1.y Var2.y
1      A      1      D      4
2      A      1      D      4
3      A      1      D      4
4      B      2      E      5
5      B      2      E      5
6      B      2      E      5
7      C      3      F      6
8      C      3      F      6
9      C      3      F      6

Answer 3

使用dplyr ，您可以使用full_join(x, y, by = character())执行交叉连接，生成x和y的所有组合。

library(dplyr)

full_join(df1, df2, by = character())

#   var1.x var2.x var1.y var2.y
# 1      A      1      D      4
# 2      A      1      E      5
# 3      A      1      F      6
# 4      B      2      D      4
# 5      B      2      E      5
# 6      B      2      F      6
# 7      C      3      D      4
# 8      C      3      E      5
# 9      C      3      F      6

另一种方法是来自 tidyr 的tibble expand_grid()或crossing()以从所有输入组合创建一个tidyr 。

library(tidyr)

crossing(df1, df2, .name_repair = ~ paste0(.x, rep(c('.x', '.y'), each = 2)))

crossing()是对expand_grid()的包装器，用于对其输入进行重复数据删除和排序。