如何查找具有相同colnames/rownames的行的值之间的差异？

我想找出每组2个组合之间的差异，按列

A

分组

setDT(df)[, combn(B, 2, diff), by = A]
#     A      V1
# 1: 11 5398914
# 2:  6    1126
# 3:  6    1131
# 4:  6       5

setDT(df)[, {
    cmb <- combn(B, 2)
    .(B = cmb[1, ], C = cmb[2, ], Diff = cmb[2, ] - cmb[1, ])
}, by = A]
#     A        B        C    Diff
# 1: 11   320836  5719750 5398914
# 2:  6 29911154 29912280    1126
# 3:  6 29911154 29912285    1131
# 4:  6 29912280 29912285       5

输入数据：

 A        B
11   320836
11  5719750
 6 29911154
 6 29912280
 6 29912285    

以下是预期产出：

 A        B          C  Difference
11   320836    5719750     5398914
 6 29911154   29912280        1126
 6 29911154   29912285        1131
 6 29912280   29912285           5

---

以下是使用combn的dplyr选项：

   df <- read.table(textConnection("
                            A   B
                            11 320836
                            11 5719750
                            6 29911154
                            6 29912280
                            6 29912285  "),header=TRUE)

 library(dplyr)
 df2 <- 
 as.data.frame(df %>% 
 group_by(A) %>% 
 do(as.data.frame(t(combn(.[["B"]], 2)))))
 df2$diff <- df2$V2-df2$V1 

df%
do（如.data.frame（t（combn（[[B]”），2‘‘‘‘）’）
df2$diff这里有一个使用combn的dplyr选项：

   df <- read.table(textConnection("
                            A   B
                            11 320836
                            11 5719750
                            6 29911154
                            6 29912280
                            6 29912285  "),header=TRUE)

 library(dplyr)
 df2 <- 
 as.data.frame(df %>% 
 group_by(A) %>% 
 do(as.data.frame(t(combn(.[["B"]], 2)))))
 df2$diff <- df2$V2-df2$V1 

df%
do（如.data.frame（t（combn（[[B]”），2‘‘‘‘）’）
df2$diff这里是data.table包的一种可能性

library(data.table)

我们可以使用
diff（）
内部
combn（）
，按
A
分组，快速计算差异

setDT(df)[, combn(B, 2, diff), by = A]
#     A      V1
# 1: 11 5398914
# 2:  6    1126
# 3:  6    1131
# 4:  6       5

setDT(df)[, {
    cmb <- combn(B, 2)
    .(B = cmb[1, ], C = cmb[2, ], Diff = cmb[2, ] - cmb[1, ])
}, by = A]
#     A        B        C    Diff
# 1: 11   320836  5719750 5398914
# 2:  6 29911154 29912280    1126
# 3:  6 29911154 29912285    1131
# 4:  6 29912280 29912285       5

要获得所有需要的列，我们可以做更多的工作。
combn（）
函数可用于获取两个元素的组合。然后，我们可以根据
combn（）
的结果为三个新列创建一个命名列表。所有这些都按
A
分组

setDT(df)[, combn(B, 2, diff), by = A]
#     A      V1
# 1: 11 5398914
# 2:  6    1126
# 3:  6    1131
# 4:  6       5

setDT(df)[, {
    cmb <- combn(B, 2)
    .(B = cmb[1, ], C = cmb[2, ], Diff = cmb[2, ] - cmb[1, ])
}, by = A]
#     A        B        C    Diff
# 1: 11   320836  5719750 5398914
# 2:  6 29911154 29912280    1126
# 3:  6 29911154 29912285    1131
# 4:  6 29912280 29912285       5

setDT（df）[{
cmb这里是data.table包的一种可能性

library(data.table)

我们可以使用
diff（）
内部
combn（）
，按
A
分组，快速计算差异

setDT(df)[, combn(B, 2, diff), by = A]
#     A      V1
# 1: 11 5398914
# 2:  6    1126
# 3:  6    1131
# 4:  6       5

setDT(df)[, {
    cmb <- combn(B, 2)
    .(B = cmb[1, ], C = cmb[2, ], Diff = cmb[2, ] - cmb[1, ])
}, by = A]
#     A        B        C    Diff
# 1: 11   320836  5719750 5398914
# 2:  6 29911154 29912280    1126
# 3:  6 29911154 29912285    1131
# 4:  6 29912280 29912285       5

要获得所有需要的列，我们可以做更多的工作。
combn（）
函数可用于获取两个元素的组合。然后我们可以根据
combn（）
的结果为三个新列创建命名列表。所有这些都按
a
分组

setDT(df)[, combn(B, 2, diff), by = A]
#     A      V1
# 1: 11 5398914
# 2:  6    1126
# 3:  6    1131
# 4:  6       5

setDT(df)[, {
    cmb <- combn(B, 2)
    .(B = cmb[1, ], C = cmb[2, ], Diff = cmb[2, ] - cmb[1, ])
}, by = A]
#     A        B        C    Diff
# 1: 11   320836  5719750 5398914
# 2:  6 29911154 29912280    1126
# 3:  6 29911154 29912285    1131
# 4:  6 29912280 29912285       5

setDT（df）[{
cmb我相信他们希望按组返回所有差异组合，因此1131是从第三行减去最后一行得出的。我相信他们希望按组返回所有差异组合，因此1131是从第三行减去最后一行得出的。非常感谢。这在我的示例中效果很好，但当我尝试在我的整个数据面上使用此错误：t中的错误（combn（[[B]]，2））：为函数“t”选择方法时计算参数“x”时的错误：combn中的错误（[[B]]，2）：n