Создание ребер для речного участка
Я надеюсь использовать пакет riverplot для создания блок-схемы. Этот пакет нуждается в "ребрах", которые являются потоками между уровнями. Я хочу создать структуру данных ребер из фрейма данных. В качестве примера здесь приведен код для создания моих входных данных.
rp.df<-structure(list(ID = 1:20, X1 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "A1", class = "factor"),
X2 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A2",
"B2"), class = "factor"), X3 = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
3L), .Label = c("A3", "B3", "C3"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-20L))
table(rp.df$X1,rp.df$X2)
table(rp.df$X2,rp.df$X3)
с этим выводом
> table(rp.df$X1,rp.df$X2)
A2 B2
A1 12 8
> table(rp.df$X2,rp.df$X3)
A3 B3 C3
A2 2 2 8
B2 5 2 1
что мне нужно, это датафрейм с потоками, указанными в таблицах, например:
N1 N2 Value
A1 A2 12
A1 B2 8
A2 A3 2
A2 B3 2
A2 C3 8
B2 A3 5
B2 B3 2
B2 C3 1
На самом деле у меня есть 10 столбцов ребер и 16k в потоках. Я пытался использовать Reshape2, чтобы сделать это, но изо всех сил.
3 ответа
Вот базовое решение R, обобщенное для любого количества столбцов.
out <- lapply(2:(ncol(rp.df) - 1), function(i) {
as.data.frame(table(rp.df[, i], rp.df[, i + 1]))
}
)
setNames(do.call(rbind, out), c("N1", "N2", "Value"))
# N1 N2 Value
# 1 A1 A2 12
# 2 A1 B2 8
# 3 A2 A3 2
# 4 B2 A3 5
# 5 A2 B3 2
# 6 B2 B3 2
# 7 A2 C3 8
# 8 B2 C3 1
Для полноты картины, вот два data.table решения.
Первый связывает данные узла сначала в один большой объект данных и, наконец, агрегирует. Вторая агрегирует для каждой комбинации столбцов и связывает итоговые значения, наконец.
Связать данные узла, затем агрегировать
library(data.table)
library(magrittr)
setDT(rp.df)
edges <- lapply(3:ncol(rp.df),
function(i) rp.df[, .SD, .SDcols = (i-1L):i]) %>%
rbindlist() %>%
.[, .(Value = .N), by = .(N1 = X1, N2 = X2 )]
edges
N1 N2 Value 1: A1 A2 12 2: A1 B2 8 3: A2 A3 2 4: A2 B3 2 5: A2 C3 8 6: B2 A3 5 7: B2 B3 2 8: B2 C3 1
Агрегировать данные узла затем связать
nm <- names(rp.df) %>% stringr::str_subset("^X")
edges <- lapply(2:length(nm),
function(i) rp.df[, .N, by = c(nm[i-1], nm[i])]) %>%
rbindlist()
setnames(edges, c("N1", "N2", "Value"))
edges
N1 N2 Value 1: A1 A2 12 2: A1 B2 8 3: A2 A3 2 4: A2 B3 2 5: A2 C3 8 6: B2 A3 5 7: B2 B3 2 8: B2 C3 1
Предостережение
Обратите внимание, что оба подхода не полностью эквивалентны, если некоторые ребра появляются несколько раз. (Они эквивалентны для данного образца набора данных).
Давайте примем край (A1, A2) появляется в X1 а также X2 а также в X2 а также X3, Первый подход суммирует это в одной выходной строке, тогда как второй подход создаст две выходные строки. Таким образом, для второго подхода потребуется дополнительный этап агрегирования, чтобы получить тот же результат, что и в первом подходе.
Какой подход подходит, должно быть решено ФП.
Если это необходимо, также можно записать этап или уровень, на котором происходит ребро:
nm <- names(rp.df) %>% stringr::str_subset("^X")
edges <- lapply(2:length(nm),
function(i) rp.df[, .N, by = c(nm[i-1], nm[i])]) %>%
rbindlist(idcol = TRUE)
setnames(edges, c("Level", "N1", "N2", "Value"))
edges
Level N1 N2 Value
1: 1 A1 A2 12
2: 1 A1 B2 8
3: 2 A2 A3 2
4: 2 A2 B3 2
5: 2 A2 C3 8
6: 2 B2 A3 5
7: 2 B2 B3 2
8: 2 B2 C3 1
Вот tidyverse решение. select(rp.df, X1:X2) для первого X столбец к предыдущему X колонка. select(rp.df, X2:X3) для второго X столбец до последнего X колонка. Делая это, вы можете убедиться, что каждая комбинация столбцов адресована. dat это окончательный результат.
library(tidyverse)
dat <- map2_dfr(select(rp.df, X1:X2),
select(rp.df, X2:X3),
~as_data_frame(table(.x, .y))) %>%
set_names(c("N1", "N2", "Value"))
dat
# # A tibble: 8 x 3
# N1 N2 Value
# <chr> <chr> <int>
# 1 A1 A2 12
# 2 A1 B2 8
# 3 A2 A3 2
# 4 B2 A3 5
# 5 A2 B3 2
# 6 B2 B3 2
# 7 A2 C3 8
# 8 B2 C3 1