Как указать/таблицу данных по номерам групп из group_by?
У меня есть tbl_df, где я хочу group_by(u, v)
для каждой отдельной целочисленной комбинации, наблюдаемой с помощью (u, v)
.
EDIT: это было разрешено добавлением group_indices()
обратно в dplyr 0.4.0
a) Затем я хочу присвоить каждой отдельной группе некоторую произвольную отличную метку числа = 1,2,3...
например комбинация (u, v) == (2,3) может получить метку 1, (1,3) может получить 2 и т.д.
Как сделать это с помощью одного mutate()
, без трехступенчатого обобщения и самостоятельного присоединения?
dplyr имеет опрятную функцию n()
, но это дает количество элементов внутри ее группы, а не общее число группы. В data.table
это будет просто называться .GRP
.
b) На самом деле я действительно хочу назначить метку string/character ('A', 'B',...).
Но нумерация групп целыми числами достаточно хороша, потому что я могу использовать integer_to_label(i)
, как показано ниже. Разве есть умный способ объединить эти два? Но не потейте эту часть.
set.seed(1234)
# Helper fn for mapping integer 1..26 to character label
integer_to_label <- function(i) { substr("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ",i,i) }
df <- tbl_df(data.frame(u=sample.int(3,10,replace=T), v=sample.int(4,10,replace=T)))
# Want to label/number each distinct group of unique (u,v) combinations
df %>% group_by(u,v) %>% mutate(label = n()) # WRONG: n() is number of element within its group, not overall number of group
u v
1 2 3
2 1 3
3 1 2
4 2 3
5 1 2
6 3 3
7 1 3
8 1 2
9 3 1
10 3 4
KLUDGE 1: could do df %>% group_by(u,v) %>% summarize(label = n()) , then self-join
Ответы
Ответ 1
Обновленный ответ
get_group_number = function(){
i = 0
function(){
i <<- i+1
i
}
}
group_number = get_group_number()
df %>% group_by(u,v) %>% mutate(label = group_number())
Вы также можете рассмотреть следующую немного нечитаемую версию
group_number = (function(){i = 0; function() i <<- i+1 })()
df %>% group_by(u,v) %>% mutate(label = group_number())
с помощью пакета iterators
library(iterators)
counter = icount()
df %>% group_by(u,v) %>% mutate(label = nextElem(counter))
Ответ 2
dplyr имеет функцию group_indices()
, которую вы можете использовать следующим образом:
df %>%
mutate(label = group_indices(., u, v)) %>%
group_by(label) ...
Ответ 3
Другой подход с использованием data.table
будет
require(data.table)
setDT(df)[,label:=.GRP, by = c("u", "v")]
что приводит к:
u v label
1: 2 1 1
2: 1 3 2
3: 2 1 1
4: 3 4 3
5: 3 1 4
6: 1 1 5
7: 3 2 6
8: 2 3 7
9: 3 2 6
10: 3 4 3
Ответ 4
Обновление моего ответа тремя различными способами:
A) Чистое решение не-dplyr с использованием interaction(u,v)
:
> df$label <- factor(interaction(df$u,df$v, drop=T))
[1] 1.3 2.3 2.2 2.4 3.2 2.4 1.2 1.2 2.1 2.1
Levels: 2.1 1.2 2.2 3.2 1.3 2.3 2.4
> match(df$label, levels(df$label)[ rank(unique(df$label)) ] )
[1] 1 2 3 4 5 4 6 6 7 7
B) Создание более удобной функции быстрого и грязного генератора Randy более компактно:
get_next_integer = function(){
i = 0
function(u,v){ i <<- i+1 }
}
get_integer = get_next_integer()
df %>% group_by(u,v) %>% mutate(label = get_integer())
C) Также здесь используется однострочный ключ с использованием функции-генератора, использующей назначение глобальной переменной из this:
i <- 0
generate_integer <- function() { return(assign('i', i+1, envir = .GlobalEnv)) }
df %>% group_by(u,v) %>% mutate(label = generate_integer())
rm(i)