資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法學查詢 R 資料框列值中唯一配對組合。
為了找到 R 資料框列值中唯一配對組合，我們可以結合使用 `combn` 函式和 `unique` 函式。
例如，如果我們有一個名為 `df` 的資料框，其中包含一個名為 `x` 的列，那麼我們可以使用下面給出的命令來查詢所有列值的唯一配對組合：
combn(unique(df$x),2,FUN=paste,collapse=' ')
示例 1
下面的程式碼片段建立一個示例資料框：
Grp<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(Grp)
df1建立了以下資料框：
Grp 1 II 2 III 3 I 4 I 5 II 6 I 7 II 8 III 9 III 10 I 11 I 12 I 13 I 14 II 15 III 16 II 17 I 18 II 19 II 20 III
為了在上面建立的資料框中查詢 `df1` 的 `Grp` 列中的值的唯一配對組合，請將以下程式碼新增到上面的程式碼片段中：
Grp<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(Grp)
combn(unique(df1$Grp),2,FUN=paste,collapse=' ')輸出
如果您將上面給出的所有程式碼片段作為一個程式執行，它將生成以下輸出：
[1] "II III" "II I" "III I"
示例 2
下面的程式碼片段建立一個示例資料框：
Class<-sample(c("First","Second","Third","Fourth","Fifth"),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class)
df2建立了以下資料框：
Class 1 Second 2 Fourth 3 Fourth 4 Second 5 Fourth 6 Third 7 Fourth 8 Third 9 First 10 Fifth 11 Second 12 Second 13 Third 14 Second 15 First 16 Second 17 Fourth 18 First 19 Fifth 20 First
為了在上面建立的資料框中查詢 `df2` 的 `Class` 列中的值的唯一配對組合，請將以下程式碼新增到上面的程式碼片段中：
Class<-sample(c("First","Second","Third","Fourth","Fifth"),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class)
combn(unique(df2$Class),2,FUN=paste,collapse=' ')輸出
如果您將上面給出的所有程式碼片段作為一個程式執行，它將生成以下輸出：
[1] "Second Fourth" "Second Third" "Second First" "Second Fifth" [5] "Fourth Third" "Fourth First" "Fourth Fifth" "Third First" [9] "Third Fifth" "First Fifth"
示例 3
下面的程式碼片段建立一個示例資料框：
Category<-sample(c("Extra Small","Small","Medium","Large","Extra Large"),20,replace=TRUE)
df3<-data.frame(Category)
df3建立了以下資料框：
Category 1 Large 2 Extra Small 3 Extra Small 4 Small 5 Large 6 Extra Small 7 Medium 8 Large 9 Large 10 Extra Large 11 Extra Small 12 Extra Small 13 Extra Small 14 Extra Large 15 Large 16 Extra Small 17 Large 18 Medium 19 Extra Large 20 Extra Large
為了在上面建立的資料框中查詢 `df3` 的 `Category` 列中的值的唯一配對組合，請將以下程式碼新增到上面的程式碼片段中：
Category<-sample(c("Extra Small","Small","Medium","Large","Extra Large"),20,replace=TRUE)
df3<-data.frame(Category)
combn(unique(df3$Category),2,FUN=paste,collapse=' ')輸出
如果您將上面給出的所有程式碼片段作為一個程式執行，它將生成以下輸出：
[1] "Large Extra Small" "Large Small" [3] "Large Medium" "Large Extra Large" [5] "Extra Small Small" "Extra Small Medium" [7] "Extra Small Extra Large" "Small Medium" [9] "Small Extra Large" "Medium Extra Large"
更新於：2021年11月3日
瀏覽量 1K+
廣告