如何在 R 中的二进制矩阵中计算

Question

这是我无法解决的问题。

假设我们有如下代码：

## A data frame named a    
a <- data.frame(A = c(0,0,1,1,1), B = c(1,0,1,0,0), C = c(0,0,1,1,0), D = c(0,0,1,1,0), E = c(0,1,1,0,1))
## 1st function calculates all the combinaisons of colnames of a and the output is a character vector named item2
items2 <- c()
countI <- 1 
while(countI <= ncol(a)){
        for(i in countI){
                countJ <- countI + 1
                while(countJ <= ncol(a)){
                        for(j in countJ){
                                items2 <- c(items2, paste(colnames(a[i]), colnames(a[j]), collapse = '', sep = ""))
                        }
                        countJ <- countJ + 1
                }
                countI <- countI + 1
        }
}

这是我试图解决的代码（输出是一个名为 count_1 的数字向量）：

## 2nd function
colnames(a) <- NULL ## just for facilitating the calculation
count_1 <- numeric(ncol(a)*2)
countI <- 1
while(countI <= ncol(a)){
        for(i in countI){
                countJ <- countI + 1
                while(countJ <= ncol(a)){
                        for(j in countJ){
                                s <- a[, i]
                                p <- a[, j]
                                count_1[i*2] <- as.integer(s[i] == p[j] & s[i] == 1)
                        }
                        countJ <- countJ + 1
                }
                countI <- countI + 1
        }
}

但是当我在RStudio Console中执行这段代码时，返回了一个非预期的结果！:

 count_1
 [1] 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0

但是，我期待以下结果：

count_1
[1] 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1

您可以访问以下URL，您可以在其中找到 Dropbox 上的图像以获取详细说明。 https://www.dropbox.com/s/5ylt8h8wx3zrvy7/IMAG1074.jpg?dl=0

我会尝试解释更多，我发布第一个函数（代码）只是为了向您展示我正在寻找的东西，这只是一个例子。我想从第二个函数（代码）中得到的是计算每行中数字 1（首先我们输入 counter = 0）的出现次数（而每一行两列（例如 AB）必须在两列中都等于 1，表示 counter = counter + 1）我们继续将每一列与所有其他列（AC、AD、AE、BC、BD、BE、CD ，CE，然后是 DE），组合是 n!/2!(n-2)!，这意味着例如如果我有以下数据框：

一个=

A B C D E
0 1 0 0 0

0 0 0 0 1

1 1 1 1 1

1 0 0 1 0

1 0 1 0 1

然后，通过组合前两列，每一行的数字1出现的次数如下：（注意我把colnames(a) <- NULL只是为了方便工作，更清楚)

0 1 0 0 0

0 0 0 0 1

1 1 1 1 1

1 0 0 1 0

1 0 1 0 1

### Example 1: #####################################################

所以我从这里开始（对于 A 和 B (AB) 列）

s <- a[, i]
## s is equal to
## [1] 0 0 1 1 1
p <- a[, j]
## p is equal to
## [1] 1 0 1 0 0

然后我将在两个向量中查找数字 1 的出现情况，条件是它必须相同，即 a[, i] == 1 && a[, j] == 1 && a[, i] == a[, j]，对于此示例数值向量将是 [1] 1

### Example 2: #####################################################

我从这里输入（对于 A 和 D 列 (AD)）

s <- a[, i]
## s is equal to
## [1] 0 0 1 1 1
p <- a[, j]
## p is equal to
## [1] 0 0 1 1 0

然后我将在两个向量中查找数字 1 的出现情况，条件是它必须相同，即 a[, i] == 1 && a[, j] == 1 && a[, i] == a[, j]，对于此示例数值向量将是 [1] 2

等等，我将有一个名为 count_1 的数值向量，等于：

[1] 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1

而 count_1 的每个索引都是其他列的每个列的组合（没有数据框的名称）

AB AC AD AE BC BD BE CD CE DE

1 2 2 2 1 1 1 1 2 1

Answer 1

完全不清楚你在追求什么。

至于第一个代码块，那是一些丑陋的 R 编码，涉及一大堆不必要的 while/for 循环。

您可以在一行中得到相同的结果 items2。

items2 <- sort(toupper(unlist(sapply(1:4, function(i)
    sapply(5:(i+1), function(j)
        paste(letters[i], letters[j], sep = ""))))));
items2;
# [1] "AB" "AC" "AD" "AE" "BC" "BD" "BE" "CD" "CE" "DE"

关于第二个代码块，请解释您要计算的内容。这些 while/for 循环很可能与第一种情况一样没有必要。

更新

请注意，这是基于 post 开头定义的 a。您的预期输出基于不同的 a，您进一步向下更改 post。

不需要for/while循环，两个“函数”都可以写在两个一行中。

# Your sample dataframe a
a <- data.frame(A = c(0,0,1,1,1), B = c(1,0,1,0,0), C = c(0,0,1,1,0), D = c(0,0,1,1,0), E = c(0,1,1,0,1))

# Function 1
items2 <- toupper(unlist(sapply(1:(ncol(a) - 1), function(i) sapply(ncol(a):(i+1), function(j)
        paste(letters[i], letters[j], sep = "")))));
# Function 2
count_1 <- unlist(sapply(1:(ncol(a) - 1), function(i) sapply(ncol(a):(i+1), function(j)
        sum(a[, i] + a[, j] == 2))));

# Add names and sort
names(count_1) <- items2;
count_1 <- count_1[order(names(count_1))];
# Output
count_1;
#AB AC AD AE BC BD BE CD CE DE
# 1  2  2  2  1  1  1  2  1  1

如何在 R 中的二进制矩阵中计算

How to compute in a binary matrix in R

r

binary-matrix

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