Матрица расстояний до измененного вектора расстояний, отсортированных по позициям - PullRequest
Новая
       28

Матрица расстояний до измененного вектора расстояний, отсортированных по позициям

2 голосов
/ 30 мая 2019

У меня есть фрейм данных из 5 элементов, как показано ниже: 

df = structure(list(item1 = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4), item2 = c(0, 
2, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 4, 0)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

Кроме того, у меня есть матрица расстояний между пунктами: 

Dist1 = structure(c(0, 1.0919530596119, 1.09195161858136, 1.0919463791331, 
1.09194754111203, 1.0919530596119, 0, 1.7831197560388, 1.78314749640301, 
1.78315668532962, 1.09195161858136, 1.7831197560388, 0, 1.78315765983813, 
1.78314839437957, 1.0919463791331, 1.78314749640301, 1.78315765983813, 
0, 1.78314787222978, 1.09194754111203, 1.78315668532962, 1.78314839437957, 
1.78314787222978, 0), .Dim = c(5L, 5L), .Dimnames = list(c("1", 
"2", "3", "4", "5"), c("1", "2", "3", "4", "5")))

Я хотел бы добавить третий кулон к df, который будет содержать расстояния, которые будут каким-то образом извлечены из Dist1. Они должны быть в том же порядке, который указан индексами в df, не содержать self dist и т. Д.

Теперь это почти нижний треугольник Dist1, но не совсем. (Обратите внимание также, что элементы в Dist1 являются 1+ идентификаторами элементов df).

Итак, ожидаемый результат: 

df$Distances = c(1.091953, 1.783120, 1.783147, 1.783157, 1.091952, 1.783158, 
1.783148, 1.091946, 1.783148, 1.091948)

Как я могу эффективно извлечь это (фактические структуры данных намного больше)?

1 Ответ

2 голосов
/ 30 мая 2019

Я думаю, это то, что вы пытаетесь сделать 

# Logic
df <- df %>% 
  group_by(item1, item2) %>% 
  mutate(Distance = Dist1[(item1)*5 + (item2 + 1)])

# Result
df
# A tibble: 10 x 3
# Groups:   item1, item2 [10]
   item1 item2 Distance
   <dbl> <dbl>    <dbl>
 1     1     0     1.09
 2     1     2     1.78
 3     1     3     1.78
 4     1     4     1.78
 5     2     0     1.09
 6     2     3     1.78
 7     2     4     1.78
 8     3     0     1.09
 9     3     4     1.78
10     4     0     1.09

df$Distance
 [1] 1.091953 1.783120 1.783147 1.783157 1.091952 1.783158 1.783148 1.091946
 [9] 1.783148 1.091948
...