一组固定参数组合的所有值组合

All value combinations for a fixed set of parameter combinations

问题

我正在寻找一种方法来创建一组参数及其值的所有可能组合的列表,其中每个参数在输出中只存在一次。示例输入集如下所示:

sampleData = data.frame(Parameter= c("A","B","B","C","C","C","D","D"),
                           Value = c(1,0.9,1,0.8,1,1.2,0.8,1.1))
  Parameter Value
1         A   1.0
2         B   0.9
3         B   1.0
4         C   0.8
5         C   1.0
6         C   1.2
7         D   0.8
8         D   1.1

所需的输出是所有唯一 ABCD 组合的列表,因此列表的前两个元素是例如

[[1]]
      Parameter Value
1         A   1.0
2         B   0.9
3         C   0.8
4         D   0.8
[[2]]
      Parameter Value
1         A   1.0
2         B   1.0
3         C   0.8
4         D   0.8

我目前的尝试 我查看了 gtools 包中的 combinations 函数,下面的函数接近我想要的

combinations(n = nrow(sampleData),
             r = length(unique(sampleData$Parameter)),
             v = paste0(sampleData$Parameter,"_",sampleData$Value))

通过一些 post 处理,我将能够得到想要的结果。

但是 combinations 也会产生像

这样的结果
      Parameter Value
1         A   1.0
2         B   0.9
3         B   1.0
4         D   0.8

即一个(或多个)参数多次出现。

我将能够 post- 处理这个,但是组合的输出很快变大(对于这个例子已经是 70,增长为 nr!)同时所需的输出列表增长速度要慢得多(在此示例中为 12,增长速度要慢得多)。

所以我的问题是:是否有一种(相对)有效的方法来生成所需的 ABCD 值组合输出,而无需首先生成更大的集合然后去除无效组合?

我想你正在寻找 expand.grid()

以下将 return 一个数据框,每个唯一组合排成一行:

library(dplyr)

df <- sampleData %>%
  split(.$Parameter) %>%              # create a dataframe of values for each parameter
  lapply(function(df){df$Value}) %>%  # extract the values for each parameter as an array
  expand.grid()                       # generate all combinations

> df
   A   B   C   D
1  1 0.9 0.8 0.8
2  1 1.0 0.8 0.8
3  1 0.9 1.0 0.8
4  1 1.0 1.0 0.8
5  1 0.9 1.2 0.8
6  1 1.0 1.2 0.8
7  1 0.9 0.8 1.1
8  1 1.0 0.8 1.1
9  1 0.9 1.0 1.1
10 1 1.0 1.0 1.1
11 1 0.9 1.2 1.1
12 1 1.0 1.2 1.1

如果您希望将结果转换为数据框列表:

library(tidyr)

df %>%
  mutate(combination = row_number()) %>%
  gather(Parameter, Value, -combination) %>%
  split(.$combination) %>%
  lapply(function(d){d[,-1]})

$`1`
   Parameter Value
1          A   1.0
13         B   0.9
25         C   0.8
37         D   0.8

$`2`
   Parameter Value
2          A   1.0
14         B   1.0
26         C   0.8
38         D   0.8
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