R 基于两个或多个变量的唯一且详尽的组合寻找最小值

我试图根据两个变量的唯一组合来确定最小值

id.x  id.y    dist
7     1       4294.25
7     2       2405.00
7     3       4868.00
12    3       3593.00
13    2       4868.00
13    6       5058.00

我已经知道使用data.tables包的代码，它可以帮助根据一个id变量找到最小值

matchedDT <- DT[ ,.SD[which.min(dist)], by = id.x]

我想得到的是，如果id.y的值在一对中被唯一地消耗为最小值，那么该值不应该在另一对中可用。所需输出将为-

id.x  id.y    dist
7     2       2405.00
12    3       3593.00
13    6       5058.00

---

作为背景，我试图找到id.x和id.y对应的数据点之间的最小欧几里德距离，我想找到id.x和id.y之间的最小距离。

我不确定是否完全理解OP的要求，但以下代码返回给定输入数据的预期结果：

DT[, .SD[which.min(dist)], by = id.y][, .SD[which.min(dist)], by = id.x]
#   id.x id.y dist
#1:    7    2 2405
#2:   12    3 3593
#3:   13    6 5058

它首先查找每个

id.y

具有最小距离的行：

DT[, .SD[which.min(dist)], by = id.y]
#   id.y id.x    dist
#1:    1    7 4294.25
#2:    2    7 2405.00
#3:    3   12 3593.00
#4:    6   13 5058.00

其中包含

id.x

的副本。在第二步中，检索每个

id.x

的最小距离行

---

对于这个小样本数据集，这可能是偶然的，需要使用生产数据进行验证。

我不确定是否完全理解OP的要求，但以下代码返回给定输入数据的预期结果：

DT[, .SD[which.min(dist)], by = id.y][, .SD[which.min(dist)], by = id.x]
#   id.x id.y dist
#1:    7    2 2405
#2:   12    3 3593
#3:   13    6 5058

它首先查找每个

id.y

具有最小距离的行：

DT[, .SD[which.min(dist)], by = id.y]
#   id.y id.x    dist
#1:    1    7 4294.25
#2:    2    7 2405.00
#3:    3   12 3593.00
#4:    6   13 5058.00

其中包含

id.x

的副本。在第二步中，检索每个

id.x

的最小距离行

对于这个小样本数据集，这可能是偶然的，需要使用生产数据进行验证。

我认为您可以使用带有

upper=FALSE的
pairwise\u dist（）
。我认为您可以使用带有
upper=FALSE的
pairwise\u dist（）
。