在数据框中找到点 (col_1[ i ], col_2[ i ]) = (col_1[ j ], -col_2[ j ])答案

【问题标题】：Find point in dataframe where (col_1[ i ], col_2[ i ]) = (col_1[ j ], -col_2[ j ])在数据框中找到点 (col_1[ i ], col_2[ i ]) = (col_1[ j ], -col_2[ j ])
【发布时间】：2020-01-22 08:45:08
【问题描述】：

我可能错过了一个明显的解决方案，但这里是：

考虑下面的数据框。我希望创建一个具有 TRUE/FALSE 值的列，只要满足条件 (col_1[i], col_2[i]) = (col_1[j], -col_2[j])，该值就为 TRUE。请注意 sum() 在这里不起作用，因为可能有第三个值。详细说明;我所拥有的是：

col_1 <- c("x", "x", "y", "y", "y", "z", "z")
col_2 <- c(-1, 1, 3, -3, 4, 7, 3)
df <- data.frame(col_1, col_2)

我想要的是：

我认为答案一定是 df %>% group_by(x)，但我想不出完整的解决方案。

【问题讨论】：

我不清楚你在问什么，这里面的 x 和 a 是什么？？
您需要先指定x,y,z的值我们才能回答
对不起！做了一些编辑，希望现在更清楚

标签： r dataframe duplicates

【解决方案1】：

这是我的尝试。正如您所说，分组数据是必要的。我用 col_1 和 foo 定义了组。 foo 包含 col_2 的绝对值。如果观察数大于 1 并且 col_2 中的唯一观察数等于 2，则您有正在搜索的对。

group_by(df, col_1, foo = abs(col_2)) %>% 
mutate(check = n() > 1 & n_distinct(col_2) == 2) %>% 
ungroup %>% 
select(-foo)

  col_1 col_2 check
  <fct> <dbl> <lgl>
1 x        -1 TRUE 
2 x         1 TRUE 
3 y         3 TRUE 
4 y        -3 TRUE 
5 y         4 FALSE
6 z         7 FALSE
7 z         3 FALSE

正如 Ronak 之前提到的，可能会有这样的情况。

col_1 <- c("x", "x", "y", "y", "y", "z", "z")
col_2 <- c(1, 1, 3, -3, 4, 7, 3) 
df2 <- data.frame(col_1, col_2)

  col_1 col_2
1     x     1
2     x     1
3     y     3
4     y    -3
5     y     4
6     z     7
7     z     3

group_by(df2, col_1, foo = abs(col_2)) %>% 
mutate(check = n() > 1 & n_distinct(col_2) == 2) %>% 
ungroup %>% 
select(-foo)

  col_1 col_2 check
  <fct> <dbl> <lgl>
1 x         1 FALSE
2 x         1 FALSE
3 y         3 TRUE 
4 y        -3 TRUE 
5 y         4 FALSE
6 z         7 FALSE
7 z         3 FALSE

【讨论】：

非常感谢您花时间回答。这正是我所需要的，你为我解决了一个大难题。再次感谢！ :D
@SofieAbildgaard 我很高兴听到这对您有所帮助。祝你工作顺利。
是的，有道理。完美。
@RonakShah 你提出了一个很好的观点。我最初对此视而不见。非常感谢你。 :)

【解决方案2】：

您可以尝试以下基本 R 代码，其中定义了自定义函数 f 来检查总和：

f <- function(v) {
  unique(c(combn(seq(v),2)[,combn(v,2,sum)==0]))
}

dfout <- Reduce(rbind,
                lapply(split(df,df$col_1), 
                       function(v) {
                         v$col_3 <- F
                         v$col_3[f(v$col_2)] <- T
                         v
                       })
)

dfout <- dfout[order(as.numeric(rownames(dfout))),]

这样

> dfout
  col_1 col_2 col_3
1     x    -1  TRUE
2     x     1  TRUE
3     y     3  TRUE
4     y    -3  TRUE
5     y     4 FALSE
6     z     7 FALSE
7     z     3 FALSE

【讨论】：