多种组合和排列中的R

我想准备一个动态置换为数据集设置，使得它看起来这个多种组合和排列中的R

ID  Val Perm 1 Perm 2 Perm3 Perm 4 Perm 5 Perm 6 Perm 7 Perm 8 Perm 9 Perm 10 Perm 11 Perm 12 Perm 13 Perm 14 Perm 15 Perm 16 Perm 17 Perm 18 Perm 19 Perm 20 Perm 21 Perm 22 Perm 23 Perm 24 Perm 25 Perm 26 Perm 27 Perm 28 Perm 29 Perm 30 Perm 31 Perm 32 Perm 33 Perm 34 Perm 35 Perm 36 
12,000  1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 
12,581  2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 
12,857  2 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 
13,387  5 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 
15,846  2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 
23,387  5 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 Range 1 
25,424  4 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 1 Range 1 Range 1 
25,424  2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 3 Range 3 Range 2 Range 2 Range 3 Range 2 Range 2 Range 2 Range 2 Range 1 
25,932  6 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 3 Range 3 Range 3 Range 2 Range 3 Range 3 Range 2 Range 3 Range 2 Range 2 
25,932  1 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3 Range 3

从数据集

dput(df) 
structure(list(ID = c(12000, 12581, 12857, 13387, 15846, 23387, 
25424, 25424, 25932, 25932), Val = c(1L, 2L, 2L, 5L, 2L, 5L, 
4L, 2L, 6L, 1L)), .Names = c("ID", "Val"), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -10L), spec = structure(list(
    cols = structure(list(ID = structure(list(), class = c("collector_number", 
    "collector")), Val = structure(list(), class = c("collector_integer", 
    "collector"))), .Names = c("ID", "Val")), default = structure(list(), class = c("collector_guess", 
    "collector"))), .Names = c("cols", "default"), class = "col_spec"))

在这里，我尝试创建每个列通过保持“范围1”不变并递增“范围2”并相应地减少“范围3”。另外我试着它只有10行，但在未来的行数可以增加。虽然我曾与

apply(combinations(n=3,r=5,v = c("Range 1","Range 2","Range 3"),repeats.allowed = T),2,sort)

和

v <- c("Range 1","Range 2","Range 3");expand.grid(rep(list(v), 5))

但没有成功，但尝试。有没有其他方法可以这样做。任何想法将提前

DOMNICK

来源

2017-10-10 Domnick

【如何使一个伟大的[R重复的例子？（http://stackoverflow.com/questions/5963269） – Sotos

试图使可再生的dataframe.kindly检查更新 – Domnick

什么'$ DF瓦尔'代表，以及它如何与排列相对应？什么是从值生成列的逻辑？ – Gonzo

对于较短的解释和更普遍的缘故appreciate.Thanks（如你所提到的行数可以擦菜板是10），我提议以下，你可以实现逻辑你自己：开始时，初始设置。

n <- 10 
k <- 3 
df <- as.data.frame(lapply(1:n, function(x) x <- k:1))

下面的代码创建10个元素集合的所有唯一组合，其顺序无关紧要。

all <- as.matrix(expand.grid(df)) 
all_sorted <- t(apply(all, 1, sort)) 
all_sorted_unique <- unique(all_sorted)

在10元，则所有的独特元素必须出现

exclude_if_not_all <- 
    which( 
    apply(all_sorted_unique, 1, 
     function(x) length(unique(x))!=3) 
) 

t(all_sorted_unique[-exclude_if_not_all,])

结果符合市场预期。

 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25] [,26] [,27] [,28] [,29] [,30] [,31] [,32] [,33] [,34] [,35] [,36] 
[1,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 
[2,] 2 2 1 2 1 1 2 1 1  1  2  1  1  1  1  2  1  1  1  1  1  2  1  1  1  1  1  1  2  1  1  1  1  1  1  1 
[3,] 3 2 2 2 2 1 2 2 1  1  2  2  1  1  1  2  2  1  1  1  1  2  2  1  1  1  1  1  2  2  1  1  1  1  1  1 
[4,] 3 3 3 2 2 2 2 2 2  1  2  2  2  1  1  2  2  2  1  1  1  2  2  2  1  1  1  1  2  2  2  1  1  1  1  1 
[5,] 3 3 3 3 3 3 2 2 2  2  2  2  2  2  1  2  2  2  2  1  1  2  2  2  2  1  1  1  2  2  2  2  1  1  1  1 
[6,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3  3  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  1  2  2  2  2  2  1  1  2  2  2  2  2  1  1  1 
[7,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3  3  3  3  3  3  3  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  1  2  2  2  2  2  2  1  1 
[8,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  1 
[9,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2  2  2  2  2  2  2  2 
[10,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3

你现在需要做的是只将这个矩阵绑定到你的初始数据上。所有功能

customPermutation <- function(n, k){ 

    df <- as.data.frame(lapply(1:n, function(x) x <- 1:k)) 

    all <- as.matrix(expand.grid(df)) 
    all_sorted <- t(apply(all, 1, sort)) 
    all_sorted_unique <- unique(all_sorted) 

    exclude_if_not_all <- which(apply(all_sorted_unique, 1, function(x) length(unique(x))!=3)) 
    t(all_sorted_unique[-exclude_if_not_all,]) 

}

来源

2017-10-10 14:20:54 Gonzo

它按照我想要的方式工作。非常感谢，非常感谢。 – Domnick

多种组合和排列中的R

回答

相关问题