R 将数据分解为每个级别并对其应用函数

我有以下数据集：

name1 <- c("P1", "P2", "IndA", "IndB", "IndC", "IndD", "IndE", "IndF", "IndG")
name2 <- c("P1", "P2", "IndH", "IndI", "IndJ", "IndK")
name3 <- c("P1", "P2", "IndL", "IndM", "IndN")
name <- c(name1, name2, name3)

A <- c(1, 3, 1, 2, 2, 5, 5, 1, 4, 1, 3, 3, 1, 4, 3, 1, 1, 3,2,1 )
B <- c(2, 4, 3, 4, 2, 2, 6, 2, 2, 1, 4, 3, 1, 1, 5, 2,2, 1, 2, 1 )
family  = c(rep(1, length (name1)), rep(2, length (name2)), rep(3, length (name3)))
mydf <- data.frame (family, name, A, B)

编辑：

预期产出：

family name A B  correct 
1       1   P1 1 2  FALSE
2       1   P2 3 4  FALSE
3       1 IndA 1 3  TRUE
4       1 IndB 2 4  TRUE
5       1 IndC 2 2  FALSE
6       1 IndD 5 2  FALSE
7       1 IndE 5 6  FALSE
8       1 IndF 1 2  FALSE
9       1 IndG 4 2  TRUE

10      2   P1 1 1  FALSE
11      2   P2 3 4  FALSE
12      2 IndH 3 3  FALSE
13      2 IndI 1 1  FALSE
14      2 IndJ 4 1  TRUE
15      2 IndK 3 5  FALSE 


16      3   P1 1 2  TRUE
17      3   P2 1 2  TRUE
18      3 IndL 3 1  FALSE
19      3 IndM 2 2  TRUE
20      3 IndN 1 1  TRUE

仅适用于family=3（类似于其他数据集）

#仅适用于系列3的数据
name很难准确地理解您正在做什么，但是使用
plyr
您希望使用一个
**ply
函数，该函数接受您给定的数据类型，并返回函数返回的数据类型。在这种情况下，
ddply
看起来是正确的选择

如果您在第三行中修复了函数，则会有一个
mydf$B
，它应该是
x$B
：

err.chk <- function (x) {
  dum.match <- rbind(expand.grid(c(x[1, 2:3]), c(x[2, 2:3])),
                     expand.grid(c(x[2, 2:3]), c(x[1, 2:3])))
  newmydf <- cbind(x, correct = paste(x$A, x$B) %in% paste(dum.match$Var1, dum.match$Var2))

  return (newmydf)
}

如果运行函数前第一个块中给出的代码，则其输出与预期输出不匹配。如果在对
mydf
的所有调用中仅使用df[df$family==1，]，则第4行为
FALSE
。尝试使用数据的子集（即仅一个族），直到函数按预期工作为止。然后，
ddply
是你的答案。@对不起，贾斯汀，我的坏…我错了，索引2:3应该被3:4取代，我没有注意到添加了“家庭”列…现在结果很好，接受了你的答案。不用担心。您始终可以避免使用名称进行硬编码列标记
expand.grid（x[1，c（'A'，'B'）]，x[2，c（'A'，'B'）]）
sorry mybad…我错了，索引2:3应该替换为3:4，我没有注意到添加了family列…现在结果很好，并接受了您的答案
 require(plyr) 
 aaply(mydf, 1, err.chk)

family name A B  correct 
1       1   P1 1 2  FALSE
2       1   P2 3 4  FALSE
3       1 IndA 1 3  TRUE
4       1 IndB 2 4  TRUE
5       1 IndC 2 2  FALSE
6       1 IndD 5 2  FALSE
7       1 IndE 5 6  FALSE
8       1 IndF 1 2  FALSE
9       1 IndG 4 2  TRUE

10      2   P1 1 1  FALSE
11      2   P2 3 4  FALSE
12      2 IndH 3 3  FALSE
13      2 IndI 1 1  FALSE
14      2 IndJ 4 1  TRUE
15      2 IndK 3 5  FALSE 


16      3   P1 1 2  TRUE
17      3   P2 1 2  TRUE
18      3 IndL 3 1  FALSE
19      3 IndM 2 2  TRUE
20      3 IndN 1 1  TRUE

    # just data for family 3
    name <- c("P1", "P2", "IndL", "IndM", "IndN")
    A <- c(1, 1, 3,2,1 )
    B <- c(2,2, 1, 2, 1)
    mydf <- data.frame (name, A, B)
    err.chk(fam3)

   name A B correct
16   P1 1 2    TRUE
17   P2 1 2    TRUE
18 IndL 3 1   FALSE
19 IndM 2 2    TRUE
20 IndN 1 1    TRUE

err.chk <- function (x) {
  dum.match <- rbind(expand.grid(c(x[1, 2:3]), c(x[2, 2:3])),
                     expand.grid(c(x[2, 2:3]), c(x[1, 2:3])))
  newmydf <- cbind(x, correct = paste(x$A, x$B) %in% paste(dum.match$Var1, dum.match$Var2))

  return (newmydf)
}

> ddply(mydf, .(family), err.chk)
   family name A B correct
1       1   P1 1 2   FALSE
2       1   P2 3 4   FALSE
3       1 IndA 1 3    TRUE
4       1 IndB 2 4    TRUE
5       1 IndC 2 2   FALSE
6       1 IndD 5 2   FALSE
7       1 IndE 5 6   FALSE
8       1 IndF 1 2   FALSE
9       1 IndG 4 2    TRUE
10      2   P1 1 1   FALSE
11      2   P2 3 4   FALSE
12      2 IndH 3 3   FALSE
13      2 IndI 1 1   FALSE
14      2 IndJ 4 1    TRUE
15      2 IndK 3 5   FALSE
16      3   P1 1 2    TRUE
17      3   P2 1 2    TRUE
18      3 IndL 3 1   FALSE
19      3 IndM 2 2    TRUE
20      3 IndN 1 1    TRUE