根据R中跨变量的匹配数据组合进行过滤

我有一个大的数据帧，其中包括使用

melt（）

转换的距离矩阵中的变量对。看起来有点像这样：

 library(tibble)

 df <- tribble(~Word1, ~Word2, ~distance, ~speaker, ~session,
          "WordA", "WordX", 1.4, "JB", 1,
          "WordB", "WordY", 2.1, "JB", 1,
          "WordC", "WordZ", 4.7, "JB", 1,
          "WordX", "WordA", 0.23, "JB", 1,
          "WordY", "WordB", 2.3, "JB", 1,
          "WordZ", "WordC", 0.51, "JB", 1)

它只复制相同的数据帧，不过滤匹配变量组合的实例

---

和

filter（！duplicated（Word1，Word2，distance，speaker，session）

，这基本上只是使R崩溃。

在此之后，您可以通过组列

筛选

df <-as.data.frame(df)
  
df$v <- sapply(seq(df[,1]),function(x)
         paste(sort(c(df[x,1],df[x,2])),collapse=""))
l <- data.frame(v=unique(df$v),
            Group=paste0("Group",seq(unique(df$v))))
df <- merge(df,l,by="v")[,-1]
    
df

  Word1 Word2 distance speaker session  Group
1 WordA WordX     1.40      JB       1 Group1
2 WordX WordA     0.23      JB       1 Group1
3 WordB WordY     2.10      JB       1 Group2
4 WordY WordB     2.30      JB       1 Group2
5 WordC WordZ     4.70      JB       1 Group3
6 WordZ WordC     0.51      JB       1 Group3

df
df <-as.data.frame(df)
  
df$v <- sapply(seq(df[,1]),function(x)
         paste(sort(c(df[x,1],df[x,2])),collapse=""))
l <- data.frame(v=unique(df$v),
            Group=paste0("Group",seq(unique(df$v))))
df <- merge(df,l,by="v")[,-1]
    
df

  Word1 Word2 distance speaker session  Group
1 WordA WordX     1.40      JB       1 Group1
2 WordX WordA     0.23      JB       1 Group1
3 WordB WordY     2.10      JB       1 Group2
4 WordY WordB     2.30      JB       1 Group2
5 WordC WordZ     4.70      JB       1 Group3
6 WordZ WordC     0.51      JB       1 Group3