trama de datos producto cartesiano en I

Question

He tres o más variables independientes representados como vectores R, así:

A <- c(1,2,3) 
B <- factor(c('x','y')) 
C <- c(0.1,0.5) 

y quiero tomar el producto cartesiano de todos ellos y poner el resultado en un conjunto de datos marco, de esta manera:

A B C 
1 x 0.1 
1 x 0.5 
1 y 0.1 
1 y 0.5 
2 x 0.1 
2 x 0.5 
2 y 0.1 
2 y 0.5 
3 x 0.1 
3 x 0.5 
3 y 0.1 
3 y 0.5 

me puede hacer esto escribiendo manualmente llamadas a rep:

d <- data.frame(A = rep(A, times=length(B)*length(C)), 
       B = rep(B, times=length(A), each=length(C)), 
       C = rep(C, each=length(A)*length(B)) 

pero debe haber una forma más elegante de hacerlo, ¿sí? product en itertools hace parte del trabajo, pero no puedo encontrar ninguna manera de absorber la salida de un iterador y ponerlo en un marco de datos. ¿Alguna sugerencia?

p.s. El siguiente paso en este cálculo parece

d$D <- f(d$A, d$B, d$C) 

así que si conoces una manera de hacer las dos pasos a la vez, que también serían útiles.

Answer 1

puede utilizar

EDIT: una alternativa al uso do.call para lograr la segunda parte, es la función mdply. aquí está el código

d = expand.grid(x = A, y = B, z = C) 
d = mdply(d, f) 

para ilustrar su uso mediante una función trivial 'pegar', puede intentar

d = mdply(d, 'paste', sep = '+'); 

Answer 2

nunca puedo recordar que la función estándar expand.grid. Así que aquí hay otra versión.

crossproduct <- function(...,FUN='data.frame') { 
    args <- list(...) 
    n1 <- names(args) 
    n2 <- sapply(match.call()[1+1:length(args)], as.character) 
    nn <- if (is.null(n1)) n2 else ifelse(n1!='',n1,n2) 
    dims <- sapply(args,length) 
    dimtot <- prod(dims) 
    reps <- rev(cumprod(c(1,rev(dims))))[-1] 
    cols <- lapply(1:length(dims), function(j) 
       args[[j]][1+((1:dimtot-1) %/% reps[j]) %% dims[j]]) 
    names(cols) <- nn 
    do.call(match.fun(FUN),cols) 
} 

A <- c(1,2,3) 
B <- factor(c('x','y')) 
C <- c(.1,.5) 

crossproduct(A,B,C) 

crossproduct(A,B,C, FUN=function(...) paste(...,sep='_')) 

Answer 3

Aquí está una manera de hacer ambas cosas, mediante la sugerencia de Ramnath de expand.grid:

f <- function(x,y,z) paste(x,y,z,sep="+") 
d <- expand.grid(x=A, y=B, z=C) 
d$D <- do.call(f, d) 

Tenga en cuenta que do.call trabajos sobre d "tal cual" porque un data.frame es una list. Pero do.call espera que los nombres de columna de d coincidan con los nombres de argumento de f.

Answer 4

Hay una función que manipula el marco de datos, que es útil en este caso.

Puede producir varios join (en terminología SQL), mientras que el producto cartesiano es un caso especial.

Primero tiene que convertir las varibles en marcos de datos, ya que toma el marco de datos como parámetros.

así que algo como esto va a hacer:

A.B=merge(data.frame(A=A), data.frame(B=B),by=NULL); 
A.B.C=merge(A.B, data.frame(C=C),by=NULL); 

La única cosa a tener en cuenta es que las filas no se ordenan a medida que se representa. Puede ordenarlos manualmente como lo desee.

merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)), by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all, sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"), incomparables = NULL, ...)

"Si por o ambos by.x y por.y son de longitud 0 (un vector de longitud cero o NULL), el resultado, r, es el producto cartesiano de X e Y"

ver este URL para el detalle: http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/base/html/merge.html

Answer 5

considerar el uso de la maravillosa data.table biblioteca para la expresividad y la velocidad. Se ocupa de muchos casos de uso plyr (grupo relacional), junto con la transformada, de subconjuntos y unión relacional utilizando una sintaxis uniforme bastante simple.

library(data.table) 
d <- CJ(x=A, y=B, z=C) # Cross join 
d[, w:=f(x,y,z)] # Mutates the data.table 

o en una línea

d <- CJ(x=A, y=B, z=C)[, w:=f(x,y,z)]