Как получить список ребер (неориентированный граф) из сгруппированного фрейма данных в R?

Question

Я создал сеть, в которой люди подключены к определенным событиям (участники события 1 подключены к узлу «событие1»).

Я хотел бы знать, возможно ли удалить узел «событие» и напрямую связать вместе людей, которые принимали участие в этом событии.

В прошлом я делал нечто подобное, используя Excel для работы с необработанными данными.Я хотел бы знать, есть ли более быстрый и лучший способ сделать это, не выходя из R.

Набор данных выглядит следующим образом:

net1
from        to 
Person 1   Event1 
Person 2   Event1 
Person 3   Event2
Person 4   Event2 
Person 5   Event2 
Person 6   Event3
...

В качестве примера я хотел бы удалить«Event1» и соедините Person1 и Person2 вместе, как я это делаю.

Извините, если не могу предоставить лучший код для работы.Но я не знаю, с чего начать, чтобы действовать таким образом.

Answer 1

Мы можем сделать это, используя tidyverse.

1. group_split с аргументом keep = FALSE разбивает фрейм данных по столбцу to на список фреймов, одновременно удаляя переменную группировки из выходных данных.

2. map_dfr расширяет каждый фрейм данных, находя все комбинации from и самого себя (например, expand.grid)._dfr означает, что список вывода будет привязан к строке для формирования кадра данных.

3. pmap_dfr работает с каждой строкой кадра данных и сортируется по горизонтали (sort(c(...))).set_names необходимо для выравнивания столбцов после сортировки.tibble(!!! объединяет отсортированный вектор в строку tibble, эффективно превращая его в вектор-строку.

4. filter и distinct удаляет петли и дублирующиеся ссылки

Обратите внимание, что и group_split, и group_map в настоящее время являются экспериментальными функциями.Пожалуйста, используйте с осторожностью.

library(tidyverse)

net1 %>%
  group_by(to) %>%
  group_split(keep = FALSE) %>%
  map_dfr(expand, crossing(from, to = from)) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

или с group_map:

net1 %>%
  group_by(temp = to) %>%
  group_map(~ expand(.x, crossing(from, to = from))) %>%
  ungroup() %>%
  select(-temp) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

или с inner_join:

net1 %>%
  inner_join(net1, by = "to") %>%
  select(from = from.x, to = from.y) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

Мы также можем использовать graph_from_data_frame вместо pmap_dfr для возврата неориентированного графика (обязательно загрузите igraph до загрузки tidyverse, в противном случае вы можете получить неожиданные ошибки):

library(igraph)
library(tidyverse)

net1 %>%
  inner_join(net1, by = "to") %>%
  select(from = from.x, to = from.y) %>%
  igraph::graph_from_data_frame(directed = FALSE) %>%
  igraph::as_data_frame(what = "edges") %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

Вывод:

# A tibble: 4 x 2
  from     to      
  <chr>    <chr>   
1 Person_1 Person_2
2 Person_3 Person_4
3 Person_3 Person_5
4 Person_4 Person_5

Данные:

net1 <- structure(list(from = c("Person_1", "Person_2", "Person_3", "Person_4", 
"Person_5", "Person_6"), to = c("Event1", "Event1", "Event2", 
"Event2", "Event2", "Event3")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))