按相交向量分组

发布于 2025-01-20 02:47:30 字数 778 浏览 3 评论 0原文

考虑这个 tibble：

tibble(id = list(c(1, 2), c(3, 4, 7), c(3, 5), 10, c(5, 6)))

  id       
  <list>   
1 <dbl [2]>
2 <dbl [3]>
3 <dbl [2]>
4 <dbl [1]>
5 <dbl [2]>

如果一行中的一个或多个值也在另一行中，我想对 id 进行分组。这里，第一行是1 2，并且1和2都没有出现在其他行中，因此它是唯一分配的group == 1。与第 4 行相同。第 2、3 和 5 行共享数字 3（用于第 2 和第 3 行）和数字 5（第 3 和第 5 行），然后将它们全部分配到同一组。

预期输出：

# A tibble: 5 x 2
  id        group
  <list>    <dbl>
1 <dbl [2]>     1
2 <dbl [3]>     2
3 <dbl [2]>     2
4 <dbl [1]>     3
5 <dbl [2]>     2

关于如何做到这一点有什么想法吗？也许igraph？

原文

Consider this tibble:

tibble(id = list(c(1, 2), c(3, 4, 7), c(3, 5), 10, c(5, 6)))

  id       
  <list>   
1 <dbl [2]>
2 <dbl [3]>
3 <dbl [2]>
4 <dbl [1]>
5 <dbl [2]>

I'd like to group id if one or more value in one row is also in another row. Here, the first row is 1 2 and neither 1 nor 2 appear in other rows, it is then the only one assigned group == 1. Same with row 4. Row 2, 3 and 5 share digit 3 (for row 2 and 3) and digit 5 (row 3 and 5), they are then all assigned to the same group.

Expected output:

# A tibble: 5 x 2
  id        group
  <list>    <dbl>
1 <dbl [2]>     1
2 <dbl [3]>     2
3 <dbl [2]>     2
4 <dbl [1]>     3
5 <dbl [2]>     2

Any ideas on how to do this? maybe igraph?

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梦断已成空 2025-01-27 02:47:30

library(tidyverse)
library(igraph)

df %>%
  mutate(rn = paste0('node', row_number()))%>%
  left_join(unnest(., id) %>%
              graph_from_data_frame(dir = FALSE) %>% 
              components() %>%
              getElement('membership')%>%
              enframe('rn', 'group'))

# A tibble: 5 x 3
  id        rn    group
  <list>    <chr> <dbl>
1 <dbl [2]> node1     1
2 <dbl [3]> node2     2
3 <dbl [2]> node3     2
4 <dbl [1]> node4     3
5 <dbl [2]> node5     2

library(tidyverse)
library(igraph)

df %>%
  mutate(rn = paste0('node', row_number()))%>%
  left_join(unnest(., id) %>%
              graph_from_data_frame(dir = FALSE) %>% 
              components() %>%
              getElement('membership')%>%
              enframe('rn', 'group'))

# A tibble: 5 x 3
  id        rn    group
  <list>    <chr> <dbl>
1 <dbl [2]> node1     1
2 <dbl [3]> node2     2
3 <dbl [2]> node3     2
4 <dbl [1]> node4     3
5 <dbl [2]> node5     2

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