R 快速计算所有行之间给定字符位置匹配数的方法
我有一个矩阵，我想确定每个字符在所有成对字符中出现在同一位置的次数 下面是我所做的一个例子，但我的矩阵有10000行，而且耗时太长R 快速计算所有行之间给定字符位置匹配数的方法,r,hamming-distance,stringdist,R,Hamming Distance,Stringdist,我有一个矩阵，我想确定每个字符在所有成对字符中出现在同一位置的次数 下面是我所做的一个例子，但我的矩阵有10000行，而且耗时太长 # This code will generate a dataframe with one row for each pair and columns that # count the number of position match each letter have my_letters <- c("A", "B", "C", "D") size_v
# This code will generate a dataframe with one row for each pair and columns that
# count the number of position match each letter have
my_letters <- c("A", "B", "C", "D")
size_vector <- 175
n_vectors <- 10
indexes_vectors <- seq_len(n_vectors)
mtx <- sapply(indexes_vectors,
function(i) sample(my_letters, n_vectors, replace = TRUE))
rownames(mtx) <- indexes_vectors
df <- as.data.frame(t(combn(indexes_vectors, m = 2)))
colnames(df) <- c("index_1", "index_2")
for(l in my_letters){
cat(l, "\n")
df[,l] <- apply(df[,1:2], 1,
function(ids) {
sum(mtx[ids[1],] == mtx[ids[2],] &
mtx[ids[1],] == l, na.rm = TRUE)
})
}
#此代码将生成一个数据帧，其中每对和每列对应一行
#计算每个字母的位置匹配数
我的字母我不知道这是否会表现良好，但这是一种选择：
library(data.table)
matchDT = setDT(melt(mtx))[,
CJ(row1 = Var1, row2 = Var1)[row1 < row2], by=.(value, col = Var2)]
]
dcast(matchDT, row1 + row2 ~ value)
库（data.table）
matchDT=setDT（熔体（mtx））[,，
CJ（行1=Var1，行2=Var1）[row1
这不包括没有匹配项的行组合。为了让他们回来，也许
levs = seq_len(nrow(mtx))
dcast(matchDT, factor(row1, levels=levs) + factor(row2, levels = levs) ~ value, drop = FALSE)[as.integer(row1) < as.integer(row2)]
Aggregate function missing, defaulting to 'length'
row1 row2 A B C D
1: 1 2 1 0 2 0
2: 1 3 1 0 1 1
3: 1 4 1 1 0 1
4: 1 5 0 1 1 0
5: 1 6 1 0 1 1
6: 1 7 0 0 1 0
7: 1 8 0 2 1 0
8: 1 9 1 2 2 1
9: 1 10 0 1 1 0
10: 2 3 2 0 0 0
11: 2 4 1 0 1 0
12: 2 5 0 1 1 0
13: 2 6 1 0 1 1
14: 2 7 0 0 1 0
15: 2 8 2 0 1 0
16: 2 9 1 0 1 0
17: 2 10 1 0 1 0
18: 3 4 0 0 0 2
19: 3 5 0 0 0 0
20: 3 6 1 0 0 2
21: 3 7 1 1 1 0
22: 3 8 1 0 0 1
23: 3 9 1 1 0 0
24: 3 10 1 0 1 0
25: 4 5 0 2 1 0
26: 4 6 0 1 0 2
27: 4 7 0 0 0 0
28: 4 8 1 1 0 2
29: 4 9 0 2 0 0
30: 4 10 0 2 1 0
31: 5 6 0 1 1 0
32: 5 7 0 2 1 0
33: 5 8 0 1 0 1
34: 5 9 0 1 1 0
35: 5 10 0 2 1 1
36: 6 7 0 1 2 1
37: 6 8 0 0 0 1
38: 6 9 1 1 1 0
39: 6 10 0 1 0 0
40: 7 8 0 0 1 0
41: 7 9 0 0 1 0
42: 7 10 0 1 2 0
43: 8 9 1 2 1 0
44: 8 10 1 1 1 1
45: 9 10 0 2 1 0
row1 row2 A B C D
levs=seq_len（nrow（mtx））
dcast（matchDT，factor（row1，levels=levs）+factor（row2，levels=levs）~value，drop=FALSE）[as.integer（row1）
一个可能的解决方案是使用base R：
l1 <- lapply(split(df, 1:nrow(df)), as.integer)
l2 <- lapply(l1, function(x) {
m <- mtx[x[1],] == mtx[x[2],]
l <- lapply(my_letters, '==', mtx[x[1],])
sapply(l, function(i) sum(i & m))
})
cbind(df, setNames(do.call(rbind.data.frame, l2), my_letters))
我可能不太明白到底发生了什么。您的输出df
包含列index_1
、index_2
，以及四个字母。所以在第一行，index_1=1
和index_2=2
。然后，您想知道字母在mtx[2,1]
和mtx[1,2]
上出现了多少次？但是，每个索引对只有两个可能的字母，而您的输出df
通常有更多的字母。您还丢失了所有[x，x]
位置，尽管我不知道这是否是故意的。对于每个字母（“A”、“B”、“C”和“D”），我想知道它在mtx[1，]
和mtx[2，]
中出现在同一位置的次数，而不是在mtx[2，1]
和mtx[1,2]
中。我故意丢失了[x，x]
。将您的代码简化为单独使用combn；并将矿井改为使用梳子代替CJ；使用不同的输入参数（字母等）运行时，效果更好：非常感谢，我做了更改，您的代码运行得更快。我想我以前已经发布或看过这篇文章了。很高兴在有人找到DupeTanks时删除它，但使用microbenchmark来测量速度，您的解决方案似乎比我的慢9倍（如果我包含没有匹配的行，则为14倍），尽管它无疑更优雅。下面是我用来测试的代码的链接：@celacanto谢谢，我对性能很好奇。顺便说一句，您只需要这三个dcast中的一个就可以得到结果。（我在保持dcast（matchDT，factor（row1，levels=levs）+factor（row2，levels=levs）~value，drop=FALSE）[as.integer（row1）
1后进行了测试，结果仍然比您的慢9倍。谢谢，但使用微基准来衡量速度，您的解决方案似乎比我的慢。下面是我用来测试的代码：@celacanto在如此小的数据集上进行基准测试没有任何用处；在小数据集上速度慢的解决方案在大数据集上速度快；如果使用n\u向量
index_1 index_2 A B C D
1 1 2 0 0 0 0
2 1 3 0 0 2 1
3 1 4 0 0 0 1
4 1 5 0 1 2 0
5 1 6 0 0 3 1
6 1 7 0 1 1 3
7 1 8 0 1 2 2
8 1 9 0 0 2 1
9 1 10 0 0 2 0
10 2 3 0 1 0 1
11 2 4 0 1 0 2
12 2 5 0 1 0 0
13 2 6 0 0 0 2
14 2 7 0 1 0 1
15 2 8 1 0 0 0
16 2 9 0 1 0 2
17 2 10 2 1 0 3
18 3 4 0 0 1 0
19 3 5 0 0 1 1
20 3 6 0 0 1 1
21 3 7 0 1 1 2
22 3 8 0 0 0 1
23 3 9 1 0 0 0
24 3 10 0 0 0 1
25 4 5 0 2 1 0
26 4 6 0 0 1 1
27 4 7 1 1 0 1
28 4 8 1 1 1 1
29 4 9 0 1 1 2
30 4 10 0 1 0 2
31 5 6 0 1 2 0
32 5 7 0 1 1 0
33 5 8 0 2 1 0
34 5 9 0 1 2 0
35 5 10 0 2 1 0
36 6 7 1 0 1 1
37 6 8 0 0 3 1
38 6 9 0 1 2 0
39 6 10 0 0 1 1
40 7 8 0 1 0 2
41 7 9 0 1 0 1
42 7 10 0 0 0 1
43 8 9 0 0 2 1
44 8 10 1 1 1 0
45 9 10 0 0 2 1
m1 <- t(sapply(1:nrow(df), function(i)
table(factor(mtx[df[i,1],][mtx[df[i,1],] == mtx[df[i,2],]],
levels = my_letters))))
cbind(df, m1)
> V1 V2 A B C D
1 1 2 0 0 1 1
2 1 3 1 0 1 1
3 1 4 1 0 2 1
4 1 5 0 0 1 0
5 1 6 2 0 2 0
6 1 7 0 0 1 0
7 1 8 1 0 1 1
8 1 9 0 0 1 0
9 1 10 1 0 1 1
10 2 3 0 0 1 1
11 2 4 1 1 1 2
12 2 5 0 0 0 1
13 2 6 1 0 2 1
14 2 7 1 0 0 1
15 2 8 1 0 0 0
16 2 9 2 0 0 0
17 2 10 1 0 1 0
18 3 4 0 0 0 0
19 3 5 0 2 1 0
20 3 6 1 1 2 1
21 3 7 0 1 0 0
22 3 8 1 1 0 0
23 3 9 0 1 2 0
24 3 10 0 0 1 0
25 4 5 1 1 0 1
26 4 6 2 1 1 0
27 4 7 1 0 1 1
28 4 8 0 1 0 0
29 4 9 1 0 0 0
30 4 10 2 0 0 0
31 5 6 0 2 0 0
32 5 7 0 1 3 1
33 5 8 0 1 2 0
34 5 9 1 0 2 0
35 5 10 0 0 2 0
36 6 7 0 0 0 0
37 6 8 1 1 0 0
38 6 9 0 0 1 0
39 6 10 3 0 1 0
40 7 8 0 1 1 0
41 7 9 1 0 1 0
42 7 10 0 0 1 0
43 8 9 1 1 1 1
44 8 10 0 0 1 0
45 9 10 0 0 0 0