根据组和人查找所有可能的组合

Question

实际上，我的数据集要长得多，但这里有一个较小的示例来展示我想要实现的目标。
在“Set1”中，我有 Amy、Meg 和 Ryan。在'Set2'中，我只有Amy。在“Set3”中，我有 Jim 和 Ryan。

对于每个集合，我想要一个数据框，其中列出可以围绕特定人创建的所有可能的组 - 一个人可以在一个只有他们自己的组中。例如。对于 Set1，可以创建四个不同的组，其中包括 Amy：

第 1 组：艾米、梅格、瑞恩

第 2 组：艾米

第 3 组：艾米、梅格

第 4 组：艾米、瑞恩

可重复的数据

structure(list(Set = c(1, 1, 1, 2, 3, 3), Person = c("Amy", "Meg", 
"Ryan", "Amy", "Jim", "Ryan")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L), spec = structure(list(cols = list(Set = structure(list(), class = 
c("collector_double", 
"collector")), Person = structure(list(), class = c("collector_character", 
"collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess", 
"collector")), skip = 1), class = "col_spec"))

Answer 1

这是一个使用一些 tidyverse 东西的函数。

make_groups <- function(df) {
  require(tidyverse)
  n <- df %>% 
    group_by(Set) %>%
    summarize(n()) %>%
    select(-Set) %>%
    max()
   
  df2 <- df
  for(i in 1:(n-1)) {
    df2 <- inner_join(df2, df, by = "Set")
  }
  df2 %>% 
    rownames_to_column(var = "id") %>%
    nest_by(id, Set) %>%
    mutate(Group = list(str_c(unique(unlist(data)), collapse = ", "))) %>%
    ungroup() %>%
    select(Set, Group) %>%
    distinct() %>%
    unnest(Group) %>%
    arrange(Set, Group)
}

所以你可以运行make_groups(data) 并得到以下输出：

# A tibble: 20 x 2
     Set Group         
   <dbl> <chr>         
 1     1 Amy           
 2     1 Amy, Meg      
 3     1 Amy, Meg, Ryan
 4     1 Amy, Ryan     
 5     1 Amy, Ryan, Meg
 6     1 Meg           
 7     1 Meg, Amy      
 8     1 Meg, Amy, Ryan
 9     1 Meg, Ryan     
10     1 Meg, Ryan, Amy
11     1 Ryan          
12     1 Ryan, Amy     
13     1 Ryan, Amy, Meg
14     1 Ryan, Meg     
15     1 Ryan, Meg, Amy
16     2 Amy           
17     3 Jim           
18     3 Jim, Ryan     
19     3 Ryan          
20     3 Ryan, Jim