如何在R中不进行排列的情况下执行DF的两列的交互？

我在R中有一个data.frame，它有区域对的值。可以使用以下代码构造第一列：

region.1 <- c("SE", "SE", "SW", "S", "SW")
region.2 <- c("SW",  "S", "SE", "SE", "SE")
x <- c(1,2,3,4,5)
y <- c(1,3,2,4,1)

df <- data.frame(x,y,region.1,region.2)

然而，一旦考虑到相同交互的排列，结果就不是我所期望的

例如，有SW.SE和SE.SW组

---

我想问的是，我如何才能以智能的方式，在没有排列的情况下，将对分组。

使用示例数据，您可以

在行上应用
，然后
对区域进行排序，然后
将它们折叠成一个交互项，如下所示：

df$interaction <- apply(df, 1, function(x){paste(sort(c(x[3],x[4])), collapse = ".")})
ggplot(data=df, aes(x=x, y=y))+
  geom_point(size=5,aes(color=interaction))

df$interaction使用示例数据，您可以
对行应用
，然后
对区域排序
，然后
将它们折叠成一个交互术语，如下所示：

df$interaction <- apply(df, 1, function(x){paste(sort(c(x[3],x[4])), collapse = ".")})
ggplot(data=df, aes(x=x, y=y))+
  geom_point(size=5,aes(color=interaction))

df$interaction这里有两个基于
dplyr
的选项。两者都涉及对每个（x，y）对的两个区域的值进行排序。第一种方法使用
mutate
粘贴排序后的值，使用
rowwise
完成。第二种方法是使用
collect
创建一列区域，按（x，y）成对排列，然后通过将区域粘贴在一起来汇总这些区域

库（tidyverse）
区域1#A tible:5 x 5
#>x y区域。1区域。2相互作用
#>                
#>东南西南
#>东南
#>3 3 2西南东南西南
#>东南
#>东南西南5 1
ggplot（df_interactit1，aes（x=x，y=y，color=interactive））+
几何点（尺寸=5）


df_交互作用2%
聚集（键=区域，值=值，区域.1，区域.2）%>%
（x，y）%>%
排列（值）%>%
总结（交互=粘贴（最小（值）、最大（值）、sep=“.”）%>%
解组（）
df_2
#>#tibble:5 x 3
#>x-y相互作用
#>        
#>东南
#>东南偏南23
#>东南偏南
#>东南偏南
#>东南5 1
ggplot（df_interactis2，aes（x=x，y=y，color=interactive））+
几何点（尺寸=5）


由（v0.2.0）于2018年5月22日创建。
这里有两个基于dplyr的选项。两者都涉及对每个（x，y）对的两个区域的值进行排序。第一种方法使用
mutate
粘贴排序后的值，使用
rowwise
完成。第二种方法是使用
collect
创建一列区域，按（x，y）成对排列，然后通过将区域粘贴在一起来汇总这些区域

库（tidyverse）
区域1#A tible:5 x 5
#>x y区域。1区域。2相互作用
#>                
#>东南西南
#>东南
#>3 3 2西南东南西南
#>东南
#>东南西南5 1
ggplot（df_interactit1，aes（x=x，y=y，color=interactive））+
几何点（尺寸=5）


df_交互作用2%
聚集（键=区域，值=值，区域.1，区域.2）%>%
（x，y）%>%
排列（值）%>%
总结（交互=粘贴（最小（值）、最大（值）、sep=“.”）%>%
解组（）
df_2
#>#tibble:5 x 3
#>x-y相互作用
#>        
#>东南
#>东南偏南23
#>东南偏南
#>东南偏南
#>东南5 1
ggplot（df_interactis2，aes（x=x，y=y，color=interactive））+
几何点（尺寸=5）


由（v0.2.0）于2018年5月22日创建。
上述解决方案工作正常，基于此，我找到了一个更快的解决方案，不需要知道数据帧上的索引，基于mutate和paste。ifelse用于选择订单：

library(dplyr)
df<-df %>% mutate (
           region.1=as.character(region.1),
           region.2=as.character(region.2),
           interact = ifelse(region.1<region.2,
                                paste(region.1,region.2,sep="."),
                                paste(region.2,region.1,sep=".")))

库（dplyr）
df%变异(
region.1=作为字符（region.1），
region.2=作为字符（region.2），
interact=ifelse（region.1以上解决方案工作正常，基于此，我找到了一个更快的解决方案，基于mutate和paste，不需要知道数据帧上的索引。ifelse用于选择顺序：

library(dplyr)
df<-df %>% mutate (
           region.1=as.character(region.1),
           region.2=as.character(region.2),
           interact = ifelse(region.1<region.2,
                                paste(region.1,region.2,sep="."),
                                paste(region.2,region.1,sep=".")))

库（dplyr）
df%变异(
region.1=作为字符（region.1），
region.2=作为字符（region.2），
交互=如果其他（region.1您的代码不会复制链接到的绘图。如果您运行代码，则
x=5
处的点对应于
y=3
，但是
y=1
在链接的绘图中。您的代码不会复制链接到的绘图。如果您运行代码，则
x=5
处的点对应于
y=3
，但
y=1。）在链接的绘图中。