R：data.table比较行集

我在R中使用data.tables工作。我有以下data.table编码一组点与坐标A，B，C，D和索引编码点属于一个集。R：data.table比较行集

library(data.table) 

     A B C D set 
    1: 0 0 0 0 1 
    2: 1 0 1 0 2 
    3: 1 1 1 0 2 
    4: 0 1 0 0 2 
    5: 1 0 1 1 2 
    6: 0 1 0 0 3 
    7: 1 1 0 0 3 
    8: 0 0 1 0 4 
    9: 1 0 1 0 4 
    10: 0 1 0 1 4 
    11: 0 0 0 0 5 
    12: 1 0 0 0 5 
    13: 1 1 1 0 5 
    14: 1 1 1 1 5 

dt = setDT(structure(list(A = c(0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 1L, 1L), B = c(0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 1L), C = c(0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 
0L, 0L, 1L, 1L), D = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 1L), set = c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L, 
4L, 5L, 5L, 5L, 5L)), .Names = c("A", "B", "C", "D", "set"), row.names = c(NA, 
-14L), class = "data.frame"))

我有另一个表编码例如每套的概率。

set  mass 
1: 1 0.27809187 
2: 2 0.02614841 
3: 3 0.36890459 
4: 4 0.28975265 
5: 5 0.03710247 

wt = setDT(structure(list(set = 1:5, mass = c(0.27809187, 0.02614841, 0.36890459, 
0.28975265, 0.03710247)), .Names = c("set", "mass"), row.names = c(NA, 
-5L), class = "data.frame"))

我想创建一个程序来创建一个子空间的投影例如，光盘。（注意1,4,6,7,11,12在这种情况下，该一致的原始点，组1和3是在该子空间中的相同，以及套2和5

unique(dt[,c("C","D", "set")]) 
> C D set 
1: 0 0 1 
2: 1 0 2 
3: 0 0 2 
4: 1 1 2 
5: 0 0 3 
6: 1 0 4 
7: 0 1 4 
8: 0 0 5 
9: 1 0 5 
10: 1 1 5

并确定同一组，只保留独特的人，总结了相应的群众即在此情况下：

> C D set 
1: 0 0 1 
2: 1 0 2 
3: 0 0 2 
4: 1 1 2 
5: 1 0 4 
6: 0 1 4 

    set  mass 
1: 1 0.6469965 % set 1 + set 3 
2: 2 0.06325088 % set 2 + set 5 
3: 4 0.36890459

感谢您的想法

来源

2016-12-15 Vaclav Kratochvíl

与Frank的概念类似，我们可以将每组的二进制值映射到x * 2^((length(x) - 1):0)的小数。子集，也为 “C” 和 “d”，我们得到：

coords = c("C", "D") 
d = data.frame(set = dt$set, 
      val = Reduce("+", Map("*", list(dt$C, dt$D), 2^((length(coords) - 1):0)))) 
d

然后，我们可以组遵循同样的想法套相同：

tab = table(d$val, d$set) > 0L ## `table(d) > 0` to ignore the duplicates 
gr = colSums(tab * (2^((nrow(tab) - 1):0))) 
gr 
# 1 2 3 4 5 
# 8 11 8 6 11 

## another (pre-edit) alternative with unnecessary overhead 
#gr = cutree(hclust(dist(table(d) > 0L)), h = 0) 
#gr       
#1 2 3 4 5 
#1 2 1 3 2

和聚集在此基础上组：

rowsum(wt$mass[match(names(gr), wt$set)], gr, reorder = FALSE) 
#   [,1] 
#8 0.64699646 
#11 0.06325088 
#6 0.28975265

来源

2016-12-15 15:22:41

而不是'list（dt $ C，dt $ D）'，也许你的意思是'dt [coords]'（用'coords'而不是手动再次输入）？ – Frank

@Frank：最初，我的意思是'dt [，coords]'，但我需要“with = FALSE”，所以我使用list（dt $ C，dt $ D）'。 'dt [coords]'正在给出一个_“当我是data.table（或字符向量）时，加入的列必须是...”_错误 - 也许我没有最新版本 –

哦对了，我忘了data.frame vs data.table的东西;我应该说with = FALSE的方式。顺便说一句，最新的CRAN版本确实允许使用'dt [，coords]''仍然需要'dt [，c（“C”，“D”）]'，但= = FALSE。据新闻报道，'dt [，..coords]将会起作用。 https://github.com/Rdatatable/data.table/blob/master/NEWS.md – Frank

一个有点笨拙的选项：为每个组一个唯一的字符串，然后

coords = c("C", "D") 
gDT = setorder(unique(dt[,c(coords, "set"), with=FALSE]))[, 
    .(s = paste(do.call(paste, c(.SD, .(sep="_"))), collapse=".")) 
, by=set, .SDcols = coords][, 
    g := .GRP 
, by=s][] 

# set   s g 
# 1: 1   0_0 1 
# 2: 2 0_0.1_0.1_1 2 
# 3: 3   0_0 1 
# 4: 5 0_0.1_0.1_1 2 
# 5: 4  0_1.1_0 3 

gDT[wt, on=.(set), mass := i.mass ] 
gDT[, .(set = first(set), mass = sum(mass)), by=g] 

# g set  mass 
# 1: 1 1 0.64699646 
# 2: 2 2 0.06325088 
# 3: 3 4 0.28975265

条

您可以通过在最后一行链上[, g := NULL][]摆脱g的。
setorder只是对数据进行排序，以便唯一的字符串在相同的集合集中表现出相同的结果。
分组first和sum操作进行了优化，你可以看到，如果你添加verbose = TRUE到最后一行，像gDT[, .(set = first(set), mass = sum(mass)), by=g, verbose=TRUE]。

来源

2016-12-15 14:29:04 Frank

R：data.table比较行集

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