R 按另一个共享因子交叉列表并汇总因子

给定数据：

D=data.frame（f1=c（“a”、“a”、“b”、“b”、“b”），f2=c（“X”、“Y”、“X”、“Y”、“Z”），val=1:5）

如何交叉制表

f2

对，使表中的每个元素对应于共享相同

f1

的每对

f2

的

val

之和

# desired result (matrix diagonal could be either NA or 0):
   X   Y   Z
X NA  10   8
Y 10  NA   9
Z  8   9  NA

例如，

X

和

Y

共享

a

，因此

（1+2）

也共享

b

因此

（3+4）

。因此

结果[1,2]=（1+2）+（3+4）=10

。另外，

结果[2,3]=4+5=9等

它有助于将
f1
视为股票，
f2
视为投资组合，
val
视为每个投资组合中每个股票的投资持有量。由此得出的表格代表了“羊群效应”——不同投资组合倾向于持有相同股票的程度

是否有任何类似于
表格
或
扫描
的“智能”
R
功能适合该任务？
这是一个非常具体的操作。可能只是编写自己的函数。例如：

ff<-function(x,y){
   if(x==y)
       return(NA)
   f1vals<-intersect(D$f1[D$f2==x],D$f1[D$f2==y])
   sum(D$val[D$f1 %in% f1vals & D$f2 %in% c(x,y)])
 }
outer(unique(D$f2),unique(D$f2),Vectorize(ff))
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]   NA   10    8
#[2,]   10   NA    9
#[3,]    8    9   NA 

ff试试：

我终于找到了在
数据中使用笛卡尔自联接的解决方案。table
包和
dcast
使用成对和表：

library(data.table)
D = data.table(f1=factor(c("a","a","b","b","b")), f2=factor(c("X","Y","X","Y","Z")), val=1:5)

setkey(D, f1)

DD = D[D, allow.cartesian=TRUE]
DD[, pair_sum := val + i.val]
DD[f2==i.f2, pair_sum := NA_real_]
dcast.data.table(DD, f2 ~ i.f2, fun.aggregate = sum, value.var="pair_sum")
#    f2  X  Y  Z
# 1:  X NA 10  8
# 2:  Y 10 NA  9
# 3:  Z  8  9 NA

另一个
base
解决方案可能类似于：

m<-subset(merge(D,D,"f1"),f2.x!=f2.y)
m<-aggregate(val.x~f2.x+f2.y,data=m,sum)
m<-xtabs(val.x~f2.x+f2.y, data=m)
m+t(m)
    f2.x
f2.y  X  Y  Z
   X  0 10  8
   Y 10  0  9
   Z  8  9  0

m一旦在短时间内发布了多个答案，投票最多的答案将被接受。谢谢你的回答。
library(data.table)
D = data.table(f1=factor(c("a","a","b","b","b")), f2=factor(c("X","Y","X","Y","Z")), val=1:5)

setkey(D, f1)

DD = D[D, allow.cartesian=TRUE]
DD[, pair_sum := val + i.val]
DD[f2==i.f2, pair_sum := NA_real_]
dcast.data.table(DD, f2 ~ i.f2, fun.aggregate = sum, value.var="pair_sum")
#    f2  X  Y  Z
# 1:  X NA 10  8
# 2:  Y 10 NA  9
# 3:  Z  8  9 NA

m<-subset(merge(D,D,"f1"),f2.x!=f2.y)
m<-aggregate(val.x~f2.x+f2.y,data=m,sum)
m<-xtabs(val.x~f2.x+f2.y, data=m)
m+t(m)
    f2.x
f2.y  X  Y  Z
   X  0 10  8
   Y 10  0  9
   Z  8  9  0