R usando combn com aplicar

Question

Eu tenho um quadro de dados que tem valores percentuais para uma série de variáveis ​​e observações, como segue:

obs <- data.frame(Site = c("A", "B", "C"), X = c(11, 22, 33), Y = c(44, 55, 66), Z = c(77, 88, 99))

Preciso preparar esses dados como uma lista de arestas para análise de rede, com "Site" como nós e as variáveis ​​restantes como arestas. O resultado deve ser assim:

Node1    Node2    Weight  Type
A         B         33     X
A         C         44     X
...
B         C         187    Z       

Assim que para “Peso” estamos calculando a soma de todos os pares possíveis, e isso separadamente para cada coluna (que acaba em “Tipo”).

Suponho que a resposta a isso deve ser usando applyem uma combnexpressão, como aqui Aplicando a função combn () ao quadro de dados , mas ainda não fui capaz de resolver.

Posso fazer tudo manualmente pegando as combinações para "Site"

sites <- combn(obs$Site, 2)

Então, as colunas individuais assim

combA <- combn(obs$A, 2, function(x) sum(x)

e vincular esses conjuntos de dados, mas isso obviamente se tornará irritante em breve.

Eu tentei fazer todas as colunas variáveis ​​de uma vez assim

b <- apply(newdf[, -1], 1, function(x){
sum(utils::combn(x, 2))
}
)

mas há algo de errado nisso. Alguém pode ajudar por favor?

Answer 1

Uma opção seria criar uma função e mapessa função para todas as colunas que você possui.

func1 <- function(var){
  obs %>% 
    transmute(Node1 = combn(Site, 2)[1, ],
           Node2 = combn(Site, 2)[2, ],
           Weight = combn(!!sym(var), 2, function(x) sum(x)),
           Type = var)
}

map(colnames(obs)[-1], func1) %>% bind_rows()

Answer 2

Aqui está um exemplo usando combn

do.call(
  rbind,
  combn(1:nrow(obs),
    2,
    FUN = function(k) cbind(data.frame(t(obs[k, 1])), stack(data.frame(as.list(colSums(obs[k, -1]))))),
    simplify = FALSE
  )
)

que dá

  X1 X2 values ind
1  A  B     33   X
2  A  B     99   Y
3  A  B    165   Z
4  A  C     44   X
5  A  C    110   Y
6  A  C    176   Z
7  B  C     55   X
8  B  C    121   Y
9  B  C    187   Z

Answer 3

tente desta forma

library(tidyverse)
obs_long <- obs %>% pivot_longer(-Site, names_to = "type")
sites <- combn(obs$Site, 2) %>% t() %>% as_tibble()
Type <- tibble(type = c("X", "Y", "Z"))

merge(sites, Type) %>% 
  left_join(obs_long, by = c("V1" = "Site", "type" = "type")) %>% 
  left_join(obs_long, by = c("V2" = "Site", "type" = "type")) %>% 
  mutate(res = value.x + value.y) %>% 
  select(-c(value.x, value.y))


  V1 V2 type res
1  A  B    X  33
2  A  C    X  44
3  B  C    X  55
4  A  B    Y  99
5  A  C    Y 110
6  B  C    Y 121
7  A  B    Z 165
8  A  C    Z 176
9  B  C    Z 187