Подсчитать комбинации элементов с условием

Question

Мой вопрос похож на этот r количество комбинаций элементов в группах однако, во-первых, я хочу сгруппировать все потенциальные комбинации по группам в столбце Comb , а во-вторых, посчитатьвхождения комбинаций в зависимости от года в столбце n .

Использование того же набора фиктивных данных:

> dat = data.table(group = c(1,1,1,2,2,2,3,3), id=c(10,11,12,10,11,13,11,13))
> dat
   group id year
1:     1 10 2010
2:     1 11 2010
3:     1 12 2010 
4:     2 10 2011 
5:     2 11 2011 
6:     2 13 2011
7:     3 11 2012
8:     3 13 2012

Желаемый результат:

   > dat
           group Comb   year  n
        1:     1 10 11  2010  1
        2:     1 11 12  2010  1
        3:     1 12 10  2010  1
        4:     2 10 11  2011  2
        5:     2 11 13  2011  1
        6:     2 13 10  2011  1
        7:     3 11 13  2012  2

Я был бы очень признателен за возможное решение с помощью dplyr.

спасибо

Answer 1

Вот решение, представленное сначала как data.table, а затем как dplyr.Процесс тот же: мы самостоятельно объединяемся в группу, фильтруем, где комбинации идентификаторов располагаются в согласованном порядке (любой порядок будет работать, мы выбираем first id < second id), группируем по комбинации для нумерации строк и отбрасываем неиспользуемые столбцы.

dat = data.table(group = c(1,1,1,2,2,2,3,3), id=c(10,11,12,10,11,13,11,13))

## with data.table
merge(dat, dat, by = "group", allow.cartesian = TRUE)[
  id.x < id.y, ][
    , Comb := paste(id.x, id.y)][
      , n := 1:.N, by = .(Comb)
    ][, .(group, Comb, n)]
#    group  Comb n
# 1:     1 10 11 1
# 2:     1 10 12 1
# 3:     1 11 12 1
# 4:     2 10 11 2
# 5:     2 10 13 1
# 6:     2 11 13 1
# 7:     3 11 13 2

## with dplyr
dat %>% full_join(dat, by = "group") %>%
  filter(id.x < id.y) %>%
  group_by(Comb = paste(id.x, id.y)) %>%
  mutate(n = row_number()) %>%
  select(group, Comb, n)
# # A tibble: 7 x 3
# # Groups:   Comb [5]
#   group Comb      n
#   <dbl> <chr> <int>
# 1     1 10 11     1
# 2     1 10 12     1
# 3     1 11 12     1
# 4     2 10 11     2
# 5     2 10 13     1
# 6     2 11 13     1
# 7     3 11 13     2