更多条件下的比较

Question

根据我的最后一个问题，我有一个新的归属问题。编辑我的帖子并在那里询问并等待一周后，我想在这里再试一次。

这次有一个更好的例子：

Equip<- c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,6,6,6,6,6,6)
Notif <-c(1,1,3,4,2,2,2,5,6,7,9,9,15,10,11,12,13,14,16,17,18,19)
rank <- c(1,1,2,3,1,1,1,1,2,3,1,1,2,1,2,3,1,2,3,4,5,6)
Component <- c("Ventil","Motor","Ventil","Ventil","Vergaser","Vergaser","Bremse",
"Lichtmaschine","Bremse","Lichtmaschine","Bremse","Motor","Lichtmaschine",
"Bremse","Bremse","Motor","Vergaser","Motor","Vergaser","Motor",
"Vergaser","Motor")    

df <- data.frame(Equip,Notif,rank,Component)

Equip 是我的主题，rank 是实际访问次数。 Component 是必须寻找的主题。

我想要这样的输出：

如果 Equip(subject) 被访问了 2 次（rank 1 和 2）查看所有 Equips 和 rank 1&2 ，如果有任何 Component 被认为是第一次和第二次。

如果Equip(subject) 被所有Equips 访问了3 次（rank 1,2 和3），如果有任何Component 列出3 次，例如Equip 1, @ 987654335@ 1, Component 电机, Equip 1, rank 2, Component 电机, Equip 1, rank 3, Component 电机

输出应该具有Component 的名称，例如 True "Motor"

我有一个代码，但是有了这个，我可以比较第 1 次和第 2 次访问，第 2 次和第 3 次访问等等（我不能再次与等级分开，例如装备 2 等级，装备 3排名等等）

代码是这样的：

a <- lapply(split(df,df$Equip),function(x){      
ll <- split(x,x$rank)                    
 if(length(ll)>1 )
ii <- intersect(ll[[1]]$Component,ll[[2]]$Component ) ## test intersection
  else 
   ii <- NA
 c(length(ii)> 0 && !is.na(ii),ii)                                              
})
b <- unlist(a)
c <- table(b,b)
rowSums(c)    

希望你能帮助我。有什么问题请追问。

根据您关于输出的问题以及您的解决方法，

     Equip Component   V1 idx
1:     1    Ventil  TRUE   3
2:     2        NA  False  1
3:     3        NA  False  3
4:     4        NA  FALSE  2
5:     5        NA  FALSE  3
6:     6        NA  FALSE  6

类似的东西，但如果它更容易，则不一定需要 Equip 和 idx

对于装备 2 个等级：

TRUE          FALSE
  0             1

对于装备 3 个等级：

TRUE          FALSE
 1              2

对于装备 6 个等级：

TRUE          FALSE
 0              1

Answer 1

如果我将你的数据按列排列成一个数组

foo<-cbind(Equip,Notif, rank, Component)
eqp<-1 # later, loop over all values
foo[c( which(  foo[,1]==eqp & (foo[,3]==1 | foo[,3]==2) ) ),4]
[1] "Ventil" "Motor"  "Ventil"

将这些结果提供给 table 并提取计数 ==2 的项目

显然，任何出现两次的项目都是您想要的。
这不是我推荐使用的答案，因为像 ddply 和 aggregate 这样的工具会更干净地做到这一点，但我想确保这是你想要的答案，假设循环在 @987654325 @ 原始 Equip 中的值。

Answer 2

这是我认为您会感兴趣的输出。它使用data.table。

首先，我们从您的data.frame df 和keys = Equip, Component 创建一个data.table，如下所示。

require(data.table) # load package
# then create the data.table with keys as specified above
# Check that both these columns are already sorted out for you!
dt <- data.table(df, key=c("Equip", "Component"))

其次，我们创建一个函数，该函数将为给定的排名查询（2、3 等）提供所需的输出。

this.check <- function(idx) {
    chk <- seq(1, idx)
    o <- subset(dt[, all(chk %in% rank), by=c("Equip", "Component")], V1 == TRUE)
    if (nrow(o) > 0) o[, idx:=idx]
}

这是做什么的？让我们为rank=1,2 运行它。我们通过以下方式运行：

> this.check(2)
# output
   Equip Component   V1 idx
1:     1    Ventil TRUE   2
2:     5    Bremse TRUE   2

这告诉您对于Equip = 1 and 5，分别有Components = Ventil and Bremse 和rank = 1 and 2（用idx=2 表示）。您还可以看到V1 = TRUE 专栏，尽管正如@Carl 已经指出的那样，我不明白对此的必要性。如果需要，可以使用 setnames 更改此输出的列名

第三，我们用这个函数查询ranks=1,2，然后ranks=1,2,3..等等。这可以通过一个简单的lapply 来完成，如下所示：

# Let's run the function for idx = 2 to 6. 
# This will check from rank = 1,2 until rank=1,2,3,4,5,6
o <- lapply(2:6, function(idx) {
    this.check(idx)
})
> o
[[1]]
   Equip Component   V1 idx
1:     1    Ventil TRUE   2
2:     5    Bremse TRUE   2

[[2]]
   Equip Component   V1 idx
1:     1    Ventil TRUE   3

[[3]]
NULL

[[4]]
NULL

[[5]]
NULL

这表明对于rank=1,2 和rank=1,2,3，您有一些Component。对于其他人来说，什么都没有 = NULL.

最后，我们可以将bind所有这些一起使用rbind得到一个data.table，如下所示：

o <- do.call(rbind, o)
> o
   Equip Component   V1 idx
1:     1    Ventil TRUE   2
2:     5    Bremse TRUE   2
3:     1    Ventil TRUE   3

这里，idx=2 是满足 rank=1,2 的 Component，idx=3 是满足 rank=1,2,3 的 Component。

把它们放在一起：

this.check <- function(idx) {
    chk <- seq(1, idx)
    o <- subset(dt[, all(chk %in% rank), by=c("Equip", "Component")], V1 == TRUE)
    if (nrow(o) > 0) o[, idx:=idx]
}

o <- do.call(rbind, lapply(2:6, function(idx) {
    this.check(idx)
}))

我希望这会有所帮助。

编辑：（在cmets进行了一系列交流后，这是我提出的新解决方案。希望这是您所追求的。）

require(data.table)
dt <- data.table(df, key=c("Equip", "Component"))
dt[, `:=`(e.max=max(rank)), by=Equip]
dt[, `:=`(ec.max=max(rank)), by=c("Equip", "Component")]
setkey(dt, "e.max", "ec.max")
this.check <- function(idx) {
    t1 <- dt[J(idx,idx)]
    t2 <- t1[, identical(as.numeric(seq_len(idx)), as.numeric(rank)), 
              by=c("Equip", "Component")]
    o <- table(t2$V1)
    if (length(o) == 1) 
        o <- c(o, "TRUE"=0)
    o <- c("idx"=idx, o)
}
o <- do.call(rbind, lapply(2:6, function(idx) this.check(idx)))

> o
#      idx FALSE TRUE
# [1,]   2     1    0
# [2,]   3     2    1
# [3,]   4     1    0
# [4,]   5     1    0
# [5,]   6     1    0