Объединяя вместе два фрейма данных, мы создаем одну социальную сеть в один больший фрейм данных в R

Question

Итак, у меня сейчас два фрейма данных.Один содержит информацию об узлах для данной сети и выглядит примерно так:

id age
01  14
02  23
03  52
04  41
05  32

Другой кадр данных содержит информацию о соединениях между узлами и выглядит примерно так:

id1 id2
01  02
01  05
03  04
05  02

Итак, учитывая эти 2 фрейма данных, я хочу объединить их так, чтобы результирующий фрейм данных выглядел как первый, но теперь имеет столбцы для каждого соединения, которое имеет узел, а также столбец, содержащийколичество соединений этого узла (при условии, что оно никогда не превышает 5).Так это выглядит примерно так:

id age  friend1 friend2  Connections
01  14  02     05        2
02  23  01     05        2
03  52  04               1
04  41  03               1
05  32  01     02        2  

Answer 1

С dplyr и tidyr:

df1<-structure(list(id = 1:5, age = c(14L, 23L, 52L, 41L, 32L)), .Names = c("id", "age"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
df2<-structure(list(id1 = c(1L, 1L, 3L, 5L), id2 = c(2L, 5L, 4L, 2L)), .Names = c("id1", "id2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

require(dplyr,tidyr)
dff<-left_join(df1,df2,by=c(id="id1")) %>% 
  left_join(df2,by=c(id="id2")) %>% 
  gather("friend","friend_id",id1,id2) %>%
  filter(!is.na(friend_id)) %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(friend=paste0("friend",row_number()),connections=n()) %>%
  spread(friend,friend_id)

# A tibble: 5 x 5
# Groups:   id [5]
     id   age connections friend1 friend2
  <int> <int>       <int>   <int>   <int>
1     1    14           2       2       5
2     2    23           2       1       5
3     3    52           1       4      NA
4     4    41           1       3      NA
5     5    32           2       1       2

Answer 2

Может быть лучше преобразовать второй data.frame в матрицу смежности.

# DATA
df1 = structure(list(id = c("01", "02", "03", "04", "05"), age = c(14, 
23, 52, 41, 32)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

df2 = structure(list(id1 = c("01", "01", "03", "05"), id2 = c("02", 
"05", "04", "02")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

library(igraph)
g = graph.data.frame(df2)
m = as.matrix(get.adjacency(g))
m
#   01 03 05 02 04
#01  0  0  1  1  0
#03  0  0  0  0  1
#05  0  0  0  1  0
#02  0  0  0  0  0
#04  0  0  0  0  0

pmax(rowSums(m), colSums(m)) #Total Connections
#01 03 05 02 04 
# 2  1  1  2  1

#Add a column for age
mydat = as.data.frame(m)
mydat$id = row.names(mydat)
merge(mydat, df1, by = "id")
#  id 01 03 05 02 04 age
#1 01  0  0  1  1  0  14
#2 02  0  0  0  0  0  23
#3 03  0  0  0  0  1  52
#4 04  0  0  0  0  0  41
#5 05  0  0  0  1  0  32