R 为csv中的每一行循环一个函数

我有一个.csv文件，包含22.388行，以逗号分隔的数字。我想分别为每一行找到所有可能的数字对组合，并逐个列出它们，这样我就能够将它们可视化表示为簇

我的文件中的两行示例如下
“2，13”
“2、8、6”

当我使用str（）函数时，R表示文件包含因子。我想它需要是整数，但我需要行是分开的，因此我将每一行都包装在“”中

我希望每一行有可能的成对组合，就像这样

2,13
2,8
2,6
8,6

我已经从@flodel那里得到了答案

示例输入-将textConnection（…）替换为csv文件名

csv <- textConnection("2,13
2,8,6")

---

csv不确定你到底想要什么，但可能是这样的：

dat <- readLines(n=2) #read in your data
2, 13 
2, 8, 6

## split each string on "," and then remove white space
## and put into a list with lapply

dat2 <- lapply(dat, function(x) {   
    as.numeric(gsub("\\s+", "", unlist(strsplit(x, ","))))
})


## find all combinations using outer with outer (faster 
## than expand.grid and we can take just a triangle)

dat3 <- lapply(dat2, function(x) {
    y <- outer(x, x, paste)
    c(y[upper.tri(y)])
})

## then split on the spaces and convert back to numeric
## stored as a list

lapply(strsplit(unlist(dat3), " "), as.numeric)

## > lapply(strsplit(unlist(dat3), " "), as.numeric)
## [[1]]
## [1]  2 13
## 
## [[2]]
## [1] 2 8
## 
## [[3]]
## [1] 2 6
## 
## [[4]]
## [1] 8 6

dat您应该提供一个可复制的小示例。在某种程度上，他们确实提供了一个示例，当他们说
时，数据是什么样子的。我的文件中的两行示例将是
，但它在当前状态下无法运行。非常感谢！这似乎是可行的，现在唯一的问题是，我需要把它放到Gephi中进行可视化，但我的R需要很长时间，而且还没有制作出我的表格。
pairs <- lapply(input.values, combn, 2, simplify = FALSE)
This puts everything in a nice matrix of integers:

pairs.mat <- matrix(as.integer(unlist(pairs)), ncol = 2, byrow = TRUE)
pairs.mat

dat <- readLines(n=2) #read in your data
2, 13 
2, 8, 6

## split each string on "," and then remove white space
## and put into a list with lapply

dat2 <- lapply(dat, function(x) {   
    as.numeric(gsub("\\s+", "", unlist(strsplit(x, ","))))
})


## find all combinations using outer with outer (faster 
## than expand.grid and we can take just a triangle)

dat3 <- lapply(dat2, function(x) {
    y <- outer(x, x, paste)
    c(y[upper.tri(y)])
})

## then split on the spaces and convert back to numeric
## stored as a list

lapply(strsplit(unlist(dat3), " "), as.numeric)

## > lapply(strsplit(unlist(dat3), " "), as.numeric)
## [[1]]
## [1]  2 13
## 
## [[2]]
## [1] 2 8
## 
## [[3]]
## [1] 2 6
## 
## [[4]]
## [1] 8 6