查找 R 数据框列值的唯一对组合。

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

要找到 R 数据框列值的唯一对组合，我们可以使用 combn 函数和 unique 函数。

例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个列 x，那么我们可以使用下面给出的命令找到所有列值的唯一对组合 -

combn(unique(df$x),2,FUN=paste,collapse=' ')

示例 1

以下代码段创建了一个示例数据框 -

Grp<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(Grp)
df1

创建了以下数据框

Grp
1 II
2 III
3 I
4 I
5 II
6 I
7 II
8 III
9 III
10 I
11 I
12 I
13 I
14 II
15 III
16 II
17 I
18 II
19 II
20 III

要在上面创建的数据框上为 df1 的 Grp 列中的值找到唯一的对组合，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Grp<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(Grp)
combn(unique(df1$Grp),2,FUN=paste,collapse=' ')

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

[1] "II III" "II I" "III I"

示例 2

以下代码段创建了一个示例数据框 -

Class<-sample(c("First","Second","Third","Fourth","Fifth"),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class)
df2

创建了以下数据框

Class
1 Second
2 Fourth
3 Fourth
4 Second
5 Fourth
6 Third
7 Fourth
8 Third
9 First
10 Fifth
11 Second
12 Second
13 Third
14 Second
15 First
16 Second
17 Fourth
18 First
19 Fifth
20 First

要在上面创建的数据框中的 df2 列中查找值的唯一对组合，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Class<-sample(c("First","Second","Third","Fourth","Fifth"),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class)
combn(unique(df2$Class),2,FUN=paste,collapse=' ')

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

[1] "Second Fourth" "Second Third" "Second First" "Second Fifth"
[5] "Fourth Third" "Fourth First" "Fourth Fifth" "Third First"
[9] "Third Fifth" "First Fifth"

示例 3

以下代码段创建了一个示例数据框 -

Category<-sample(c("Extra Small","Small","Medium","Large","Extra Large"),20,replace=TRUE)
df3<-data.frame(Category)
df3

创建了以下数据框

Category
1 Large
2 Extra Small
3 Extra Small
4 Small
5 Large
6 Extra Small
7 Medium
8 Large
9 Large
10 Extra Large
11 Extra Small
12 Extra Small
13 Extra Small
14 Extra Large
15 Large
16 Extra Small
17 Large
18 Medium
19 Extra Large
20 Extra Large

要在上面创建的数据框中的 df3 列 Category 中查找值的唯一对组合，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Category<-sample(c("Extra Small","Small","Medium","Large","Extra Large"),20,replace=TRUE)
df3<-data.frame(Category)
combn(unique(df3$Category),2,FUN=paste,collapse=' ')

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

[1] "Large Extra Small" "Large Small"
[3] "Large Medium" "Large Extra Large"
[5] "Extra Small Small" "Extra Small Medium"
[7] "Extra Small Extra Large" "Small Medium"
[9] "Small Extra Large" "Medium Extra Large"

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