计数对数据框中具有相同值的列元素进行配对，并以矩阵格式显示
Counting pairs column elements with the same value in a data frame and shows in a matrix format
我在互联网上搜索类似的解决方案，但找不到适合我的案例的具体解决方案。假设有以下数据框：
a = c(1, 1, 1, 2, 2)
b = c(2, 1, 1, 1, 2)
c = c(2, 2, 1, 1, 1)
d = c(1, 2, 2, 1, 1)
df <- data.frame(a = a, b = b, c = c, d = d)
和 df 看起来像这样：
a b c d
1 1 2 2 1
2 1 1 2 2
3 1 1 1 2
4 2 1 1 1
5 2 2 1 1
注意：在这个例子中我使用了[1,2]对值，但它可以是一组不同的值：[-1,1]甚至更多两个可能的值：[-1,1,2].
现在我想要一个矩阵，其中每个 [i,j] 元素代表列 i 和 j 的值为 1 的行数。对于这种特殊情况，我们有（显示上对角线，因为它是对称的）：
a b c d
a 3 2 1 1
b 3 2 1
c 3 2
d 3
对角线应计算给定列中具有 1 值的行数。在这种情况下，所有列都具有相同数量的值 1。格式应类似于 cor() 函数（相关矩阵）。
我试图使用 table()（以及 descr 包中的 crosstab），但它按对列显示信息。
可以通过手动计算每对列（即：nrow(df[df$a==1 & df$b==1,])=2）出现1然后放入矩阵来完成，但我想知道是否有内置的- 简化流程的功能。
我们可以在 matrix 上使用 crossprod 来计算问题示例中值 1 的出现次数：
m1 <- as.matrix(df == 1) # see Note[1]
out <- crossprod(m1)
注意[1] 由@imo（见下面的评论）指出，用于解决一般情况（具有值的矩阵：[x,y]）。对于具有 [0,1] 个值的矩阵，df==1 可以替换为 df。要计算问题示例中的 2 值，请使用：df == 2.
如果下对角线应该是0或者NA
out[lower.tri(out)] <- NA
out
# a b c d
#a 3 2 1 1
#b NA 3 2 1
#c NA NA 3 2
#d NA NA NA 3
我在互联网上搜索类似的解决方案，但找不到适合我的案例的具体解决方案。假设有以下数据框：
a = c(1, 1, 1, 2, 2)
b = c(2, 1, 1, 1, 2)
c = c(2, 2, 1, 1, 1)
d = c(1, 2, 2, 1, 1)
df <- data.frame(a = a, b = b, c = c, d = d)
和 df 看起来像这样：
a b c d
1 1 2 2 1
2 1 1 2 2
3 1 1 1 2
4 2 1 1 1
5 2 2 1 1
注意：在这个例子中我使用了[1,2]对值，但它可以是一组不同的值：[-1,1]甚至更多两个可能的值：[-1,1,2].
现在我想要一个矩阵，其中每个 [i,j] 元素代表列 i 和 j 的值为 1 的行数。对于这种特殊情况，我们有（显示上对角线，因为它是对称的）：
a b c d
a 3 2 1 1
b 3 2 1
c 3 2
d 3
对角线应计算给定列中具有 1 值的行数。在这种情况下，所有列都具有相同数量的值 1。格式应类似于 cor() 函数（相关矩阵）。
我试图使用 table()（以及 descr 包中的 crosstab），但它按对列显示信息。
可以通过手动计算每对列（即：nrow(df[df$a==1 & df$b==1,])=2）出现1然后放入矩阵来完成，但我想知道是否有内置的- 简化流程的功能。
我们可以在 matrix 上使用 crossprod 来计算问题示例中值 1 的出现次数：
m1 <- as.matrix(df == 1) # see Note[1]
out <- crossprod(m1)
注意[1] 由@imo（见下面的评论）指出，用于解决一般情况（具有值的矩阵：[x,y]）。对于具有 [0,1] 个值的矩阵，df==1 可以替换为 df。要计算问题示例中的 2 值，请使用：df == 2.
如果下对角线应该是0或者NA
out[lower.tri(out)] <- NA
out
# a b c d
#a 3 2 1 1
#b NA 3 2 1
#c NA NA 3 2
#d NA NA NA 3