toutes les combinaisons possibles

Question

je trame de données mise en jachère:

> my.df 
      x   y 
1 0.4597406 0.8439140 
2 0.4579697 0.7461805 
3 0.5593259 0.6646701 
4 0.3607346 0.7792931 
5 0.8377520 1.0445919 
6 0.5597406 1.0445919 

Je veux créer toutes les combinaisons possibles

> my.df 
      x   y 
1 0.4597406 0.8439140 
2 0.4597406 0.7461805 
3 0.4597406 0.6646701 
4 0.4597406 0.7792931 
5 0.4597406 1.0445919 
6 0.4597406 1.0445919 
7 0.4579697 0.8439140 
8 0.4579697 0.7461805 
9 0.4579697 0.6646701 
... 
(Not all the combinations are showing here - This is to show the format that I would like to get the resulting data frame) 

Utiliser les fonctions suivantes ne donnent pas vraiment les combinaisons exactes.

expand.grid(my.df) 

Quelle est la meilleure façon de générer toutes les combinaisons possibles.

Answer 1

Peut-être que nous pouvons utiliser expand.grid de la manière suivante

expand.grid(x = my.df$x, y = my.df$y) 

Answer 2

Nous pouvons simplement utiliser expand.grid

res <- expand.grid(my.df) 
dim(res) 
#[1] 36 2 

---

Ou avec data.table

library(data.table) 
setDT(my.df)[,CJ(x,y)] 

Answer 3

Un Cross Join est utile dans cette situation. Puisque vous n'avez pas fourni un exemple reproductible. J'ai créé mon propre Datset.

df=data.frame(x=runif(5), y=runif(5)) 
xx=data.frame(df$x) 
yy=data.frame(df$y) 
library(sqldf) 
sqldf("SELECT * FROM xx CROSS JOIN yy") 

Answer 4

Vous pouvez utiliser la fonction de fusion de cette façon

dat <- cars[1:6,1:2] 
dat 
    speed dist 
1  4 2 
2  4 10 
3  7 4 
4  7 22 
5  8 16 
6  9 10 

merge(dat$speed,dat$dist,by=NULL) 
    x y 
1 4 2 
2 4 2 
3 7 2 
4 7 2 
5 8 2 
6 9 2 
7 4 10 
8 4 10 
9 7 10 
10 7 10 
11 8 10 
12 9 10 
13 4 4 
14 4 4 
15 7 4 
16 7 4 
17 8 4 
18 9 4 
19 4 22 
20 4 22 
21 7 22 
22 7 22 
23 8 22 
24 9 22 
25 4 16 
26 4 16 
27 7 16 
28 7 16 
29 8 16 
30 9 16 
31 4 10 
32 4 10 
33 7 10 
34 7 10 
35 8 10 
36 9 10 

Answer 5

expand.grid() vous donnera toutes les combinaisons possibles, mais pas les combinaisons uniques. Si vous avez besoin de celui-ci, vous pouvez utiliser une fonction comme celui-ci

unique_comb <- function(data){ 
    x.cur <- unique(data$x) 
    y.cur <- unique(data$y) 
    n.x <- length(x.cur) 
    n.y <- length(y.cur) 
    matrix.com <- matrix(0,ncol=2,nrow=n.x*n.y) 
    ind <- 1 
    for(i in 1:n.x){ 
     for(j in 1:n.y){ 
      matrix.com[ind,] <- c(x.cur[i],y.cur[j]) 
     ind <- ind+1 
     } 
    } 
    return(matrix.com) 
} 

Ou comme des points JTT que cela peut se faire en une ligne avec

expand.grid(unique(data$x),unique(data$y)) 

Answer 6

Je sais que tout le monde est jeter expand.grid() à vous, voici donc une autre option ...

my.df <- structure(list(x = c(0.4597406, 0.4579697, 0.5593259, 0.3607346, 0.837752, 0.5597406), 
         y = c(0.843914, 0.7461805, 0.6646701, 0.7792931, 1.0445919, 1.0445919)), 
        .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame") 

my.df 
#>   x   y 
#> 1 0.4597406 0.8439140 
#> 2 0.4579697 0.7461805 
#> 3 0.5593259 0.6646701 
#> 4 0.3607346 0.7792931 
#> 5 0.8377520 1.0445919 
#> 6 0.5597406 1.0445919 

tidyr a une fonction complete() qui « complète » vos combinaisons de données, qui je crois est ce que vous êtes à l'arrière er.

tidyr::complete(my.df, x, y) 
#> # A tibble: 30 x 2 
#>   x   y 
#>  <dbl>  <dbl> 
#> 1 0.3607346 0.6646701 
#> 2 0.3607346 0.7461805 
#> 3 0.3607346 0.7792931 
#> 4 0.3607346 0.8439140 
#> 5 0.3607346 1.0445919 
#> 6 0.4579697 0.6646701 
#> 7 0.4579697 0.7461805 
#> 8 0.4579697 0.7792931 
#> 9 0.4579697 0.8439140 
#> 10 0.4579697 1.0445919 
#> # ... with 20 more rows 

Note: ce produit les combinaisons uniques - vos lignes de sortie attendus 5 et 6 sont identiques.