通过聚合R中的复杂成对名称求和

在R中，我试图基于唯一ID聚合数据帧，但我需要为ID使用某种通配符值。意思是我有这样成对的名字：

lion_tiger
elephant_lion
tiger_lion

我需要将lion_tiger和tiger_lion ID加在一起，因为成对的顺序并不重要

以此数据帧为例：

df <- data.frame(pair = c("1_3","2_4","2_2","1_2","2_1","4_2","3_1","4_3","3_2"), 
             value = c("12","10","19","2","34","29","13","3","14"))

---

有什么建议吗？虽然我的例子中有数字作为配对ID，但实际上我需要它来读取文本（如上面的“狮子虎”例子）。

我们可以将“配对”列按

拆分，然后
排序
和
粘贴
返回，按函数分组使用它来获得
和

tapply(as.numeric(as.character(df$value)), 
    sapply(strsplit(as.character(df$pair), '_'), function(x) 
     paste(sort(as.numeric(x)), collapse="_")), FUN = sum)


或者另一个选项是
gsubfn

library(gsubfn)
df$pair <- gsubfn('([0-9]+)_([0-9]+)', ~paste(sort(as.numeric(c(x, y))), collapse='_'),  
      as.character(df$pair))
df$value <- as.numeric(as.character(df$value))
aggregate(value~pair, df, sum)

库（gsubfn）
df$pair使用tidyverse和Purrlyr

df <- data.frame(name=c("lion_tiger","elephant_lion",
            "tiger_lion"),value=c(1,2,3),stringsAsFactors=FALSE) 

require(tidyverse)
require(purrrlyr)
df %>% separate(col = name, sep = "_", c("A", "B")) %>% 
        by_row(.collate = "rows", 
            ..f = function(this_row) {
                  paste0(sort(c(this_row$A, this_row$B)), collapse = "_")
            }) %>% 
        rename(sorted = ".out") %>%
        group_by(sorted) %>%
        summarize(sum(value))%>%show
## A tibble: 2 x 2
#  sorted `sum(value)`
#  <chr>        <dbl>
#1 elephant_lion   2
#2 lion_tiger      4   

df%单独（col=name，sep=“25;”，c（“A”、“B”））%>%
按行（.collate=“行”，
..f=功能（本行）{
粘贴0（排序（c（此_行$A，此_行$B）），折叠=“_”）
}) %>% 
重命名（排序为“.out”）%%>%
分组依据（已排序）%>%
汇总（总和（值））%>%show
##一个tibble:2x2
#排序和（值）`
#          
#1大象狮子2
#2狮子虎4
gsubfn与全文一起使用怎么样？就像“狮子虎”的例子一样？@shu251然后你必须将模式从
（[0-9]+）
更改为
（[a-z]+）
我将show替换为'as.data.frame'，并将其写入新的dataframe。谢谢！
df <- data.frame(name=c("lion_tiger","elephant_lion",
            "tiger_lion"),value=c(1,2,3),stringsAsFactors=FALSE) 

require(tidyverse)
require(purrrlyr)
df %>% separate(col = name, sep = "_", c("A", "B")) %>% 
        by_row(.collate = "rows", 
            ..f = function(this_row) {
                  paste0(sort(c(this_row$A, this_row$B)), collapse = "_")
            }) %>% 
        rename(sorted = ".out") %>%
        group_by(sorted) %>%
        summarize(sum(value))%>%show
## A tibble: 2 x 2
#  sorted `sum(value)`
#  <chr>        <dbl>
#1 elephant_lion   2
#2 lion_tiger      4