我有一个data.table：
groups <- data.table(group = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"),
code_1 = c(2,2,2,7,8,NA,5),
code_2 = c(NA,3,NA,3,NA,NA,2),
code_3 = c(4,1,1,4,4,1,8))
group code_1 code_2 code_3
A 2 NA 4
B 2 3 1
C 2 NA 1
D 7 3 4
E 8 NA 4
F NA NA 1
G 5 2 8
我想要实现的是让每个组根据可用代码找到直接邻居。例如：A 组由于 code_1 具有直接邻居组 B、C（code_1 在所有组中等于 2）并且由于 code_3 具有直接邻居组 D、E（在所有这些组中 code_3 等于 4）。
我尝试的是针对每个代码，根据匹配对第一列（组）进行子集化，如下所示：
groups$code_1_match = list()
for (row in 1:nrow(groups)){
set(groups, i=row, j="code_1_match", list(groups$group[groups$code_1[row] …我有一个产品(苹果,梨,香蕉)的数据框架在不同类别(食品和食品)的不同地点(城市)销售.
我想要计算任何一对产品在任何类别中出现的次数.
这是我试图使其工作的示例数据集:
category <- c('food','food','food','food','food','food','edibles','edibles','edibles','edibles', 'edibles')
location <- c('houston, TX', 'houston, TX', 'las vegas, NV', 'las vegas, NV', 'philadelphia, PA', 'philadelphia, PA', 'austin, TX', 'austin, TX', 'charlotte, NC', 'charlotte, NC', 'charlotte, NC')
item <- c('apple', 'banana', 'apple', 'pear', 'apple', 'pear', 'pear', 'apple', 'apple', 'pear', 'banana')
food_data <- data.frame(cbind(category, location, item), stringsAsFactors = FALSE)
例如,"apple&banana"对出现在"las vegas,NV"的"food"类别中,但也出现在"charlotte,NC"的"foods"类别中.因此,"苹果和香蕉"对的计数为2.
我想要的输出是这样的对数:
(无序)苹果和香蕉的数量
2
(无序)苹果和梨的数量
4
任何人都知道如何实现这一目标？相对较新的R并且已经混淆了一段时间.
我正在尝试使用它来计算不同项目之间的亲和力.
关于输出的补充说明:我的完整数据集包含数百个不同的项目.想获得一个数据框,其中第一列是该对,第二列是每对的计数.