我有以下数据帧,它显示了哪些情况是相互关联的:
DebtorId DupDebtorId
1: 1 2
2: 1 3
3: 1 4
4: 5 1
5: 5 2
6: 5 3
7: 6 7
8: 7 6
我的目标是为每组案例分配一个唯一的组ID。所需输出为:
DebtorId group
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
4: 4 1
5: 5 1
6: 6 2
7: 7 2
我的思路:
library(data.table)
example <- data.table(
DebtorId = c(1,1,1,5,5,5,6,7),
DupDebtorId = c(2,3,4,1,2,3,7,6)
)
unique_pairs <- example[!duplicated(t(apply(example, 1, sort))),] #get unique pairs of DebtorID and DupDebtorID
unique_pairs[, group := .GRP, by=.(DebtorId)] #assign a group ID for each DebtorId
unique_pairs[, num := rowid(group)]
groups <- dcast(unique_pairs, group + DebtorId ~ num, value.var = 'DupDebtorId') #format data to wide for each group ID
#create new data table with unique cases to assign group ID
newdt <- data.table(DebtorId = sort(unique(c(example$DebtorId, example$DupDebtorId))), group = NA)
newdt$group <- as.numeric(newdt$group)
#loop through the mapped groups, selecting the first instance of group ID for the case
for (i in 1:nrow(newdt)) {
a <- newdt[i]$DebtorId
b <- min(which(groups[,-1] == a, arr.ind=TRUE)[,1])
newdt[i]$group <- b
}
输出:
DebtorId group
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
4: 4 1
5: 5 2
6: 6 3
7: 7 3
我的方法有两个问题:
- 从输出中,您可以看到它无法识别情况5属于第1组
- 最后一个循环非常缓慢对于我的原始数据中1M行的用例来说,这将是无用的,并且采用传统的
:=
方式对which()
不起作用
我不确定我的方法是否可以优化,或者有更好的方法来实现这一点。
igraph
中已经存在此功能,因此如果您不需要自己动手,我们可以从您的数据框架中构建一个图,然后提取集群成员身份。stack()
只是将命名向量转换为数据帧的一种简单方法。
library(igraph)
g <- graph.data.frame(df)
df_membership <- clusters(g)$membership
stack(df_membership)
#> values ind
#> 1 1 1
#> 2 1 5
#> 3 2 6
#> 4 2 7
#> 5 1 2
#> 6 1 3
#> 7 1 4
以上,values
对应于group
,ind
对应于DebtorId
。