笛卡尔乘积数据帧

我有三个或更多的自变量表示为R矢量，像这样：笛卡尔乘积数据帧

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

和我想利用它们的所有的笛卡尔乘积，并把该结果到数据帧，这样的：

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

我可以通过手动写出调用rep做到这一点：

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))

但是必须有一个更优雅的方式来做到这一点，是的？ productitertools做了部分工作，但我找不到任何方式来吸收迭代器的输出并将其放入数据框。有什么建议么？

p.s.在这个计算中的下一个步骤看起来像

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

所以如果你知道一种方法同时做两个步骤，这也将是有益的。

来源

2010-11-29 zwol

如果你指定了函数f所做的工作，它将会很有用。 – Ramnath 2010-11-30 00:07:00

`f`是一个占位符，用于几个不同的多毛数学计算之一，但为了这个问题的目的，我认为*你需要知道的是他们都需要N个适当类型的向量并产生一个向量;所有的输入必须是相同的长度，输出也是这个长度。 – zwol 2010-11-30 00:10:05

我建议改变这个问题的标题......“数据表”现在意味着R中的不同。 – 2015-11-11 14:44:18

可以使用

编辑：使用do.call以实现第二部分的替代，是mdply功能。这里是代码

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

说明使用一个简单的功能“粘贴”它的使用，你可以尝试

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

来源

2010-11-30 00:04:58 Ramnath

我永远记得标准功能expand.grid。所以这里是另一个版本。

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='_'))

来源

2010-11-30 00:28:48 DamonJW

这里有一个办法做到两者使用的expand.grid Ramnath的建议：

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)

注意do.call作品上d“原样”因为data.frame是list。但do.call预计d的列名称与参数名称f匹配。

来源

2010-11-30 00:46:57

有一个操作数据框的功能，在这种情况下这很有帮助。

它可以产生各种连接（在SQL术语中），而笛卡儿积是一种特殊情况。

您必须首先将变量转换为数据帧，因为它将数据帧作为参数。

所以这样的事情会做：

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);

关心的唯一事情是，行不排序为你描绘。您可以根据需要手动对它们进行排序。

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, ...)

“如果或两者by.x和。y是长度为0（长度零矢量或NULL），其结果中，r的，是x和y”

看到此URL详细的笛卡尔乘积：http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/base/html/merge.html

来源

2013-01-24 18:26:16 misssprite

考虑使用妙data.table库的表现力和速度。它可以处理许多plyr用例（由关系组），以及变换，子集和关系加入用一个相当简单的一致的语法。

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

或在一行

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

来源

2014-05-31 23:07:26 chris

笛卡尔乘积数据帧

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