Datenrahmen auf eine bestimmte Art anordnen

Question

Entschuldigung für den schlechten Titel, aber ich wusste wirklich nicht, wie ich es kurz und bündig formulieren soll.

Ich habe ein Datenrahmen Ich spiele um mit denen ein Element in einem der 4 Kategorien sein kann, nicht beschränkt auf 1. Hier ist ein Beispiel für die Dummy-Matrix mit arbeite ich:

ID <- 1:7 
A <- c(1,0,0,1,1,0,0) 
B <- c(0,1,0,0,1,0,1) 
C <- c(0,0,0,0,0,1,1) 
D <- c(1,0,1,1,0,0,0) 
A_B <- (A+B > 0)*1 
C_D <- (C+D > 0)*1 
Cost <- c(25, 52, 11, 75, 45, 5, 34) 

df <- data.frame(ID, A, B, C, D, A_B, C_D, A_B_C_D = 1, Cost) 
df 

ID A B C D A_B C_D A_B_C_D Cost 
1 1 0 0 1 1 1  1  25 
2 0 1 0 0 1 0  1  52 
3 0 0 0 1 0 1  1  11 
4 1 0 0 1 1 1  1  75 
5 1 1 0 0 1 0  1  45 
6 0 0 1 0 0 1  1  5 
7 0 1 1 0 1 1  1  34 

Ich muss für diesen Datenrahmen so organisiert werden, dass Zeile 1 ein A, Zeile 2 a B, Zeile 3 a C, Zeile 4 a D, Zeile 5 ein A oder B, Zeile 6 a C oder D und Zeile 7 enthält ist übrig geblieben. Ich kann arrange nicht, da würde mit desc(A) beginnend verwenden, um automatisch 1, 4, 5. Eine akzeptable Lösung für dieses Problem wäre:

Order <- c(4, 2, 7, 1, 5, 3, 6) 
df[Order,] 
df 

ID A B C D A_B C_D A_B_C_D Cost 
4 1 0 0 1 1 1  1 75 
2 0 1 0 0 1 0  1 52 
7 0 1 1 0 1 1  1 34 
1 1 0 0 1 1 1  1 25 
5 1 1 0 0 1 0  1 45 
3 0 0 0 1 0 1  1 11 
6 0 0 1 0 0 1  1 5 

Wesentlichen die diagonalen Bedürfnisse 7 Gerade sein, aber ich kann‘ Ich denke darüber nach, wie man es richtig programmiert, unabhängig vom Datensatz. Ich denke, das sollte wirklich einfach sein, aber ich sehe es einfach nicht. Würde das Transponieren es einfacher machen?

Vielen Dank im Voraus.

Answer 1

Ein Ansatz wäre rohe Gewalt zu verwenden, indem man alle Permutationen von Reihenanordnungen und Kontrolle bekommen, die die Diagonale Erwartung erfüllen:

z <- apply(permute::allPerms(1:7), 1, function(x){ 
    mat <- as.matrix(df[,2:8]) 
    if(all(diag(mat[x,]) == rep(1,7))){ 
    return(df[x,]) 
    } 
    }) 

dann können Sie nur die NULL-Werte entfernen:

z <- Filter(Negate(is.null), z) 

und nutzen Sie die alle 88 Lösungen

length(z) #88 

z[[5]] #random solution 
#output 

    ID A B C D A_B C_D A_B_C_D Cost 
1 1 1 0 0 1 1 1  1 25 
2 2 0 1 0 0 1 0  1 52 
6 6 0 0 1 0 0 1  1 5 
4 4 1 0 0 1 1 1  1 75 
5 5 1 1 0 0 1 0  1 45 
3 3 0 0 0 1 0 1  1 11 
7 7 0 1 1 0 1 1  1 34 

nur das WLAN erhalten rst Permutation passend kann man eine while-Schleife verwenden:

perms <- permute::allPerms(1:7) 
mat <- as.matrix(df[,2:8]) 
i <- 1 
while (!all(diag(mat[perms[i,],]) == rep(1,7))) { 
    i = i+1 
} 

df[perms[i,],] 

# ID A B C D A_B C_D A_B_C_D Cost 
1 1 1 0 0 1 1 1  1 25 
2 2 0 1 0 0 1 0  1 52 
6 6 0 0 1 0 0 1  1 5 
3 3 0 0 0 1 0 1  1 11 
4 4 1 0 0 1 1 1  1 75 
7 7 0 1 1 0 1 1  1 34 
5 5 1 1 0 0 1 0  1 45 

lässt die Geschwindigkeit überprüfen:

test <- function(df){ 
    z <- apply(permute::allPerms(1:7), 1, function(x){ 
    mat <- as.matrix(df[,2:8]) 
    if(all(diag(mat[x,]) == rep(1,7))){ 
     return(df[x,]) 
    } 
    }) 
    z <- Filter(Negate(is.null), z) 
    return(z) 
} 

test2 <- function(df){ 
    perms <- permute::allPerms(1:7) 
    mat <- as.matrix(df[,2:8]) 
    i <- 1 
    while (!all(diag(mat[perms[i,],]) == rep(1,7))) { 
    i = i+1 
    } 
    df[perms[i,],] 
} 
microbenchmark::microbenchmark(b <- test(df), 
          c <- test2(df), times = 10L) 

    Unit: milliseconds 
      expr  min  lq  mean median  uq  max neval cld 
    b <- test(df) 392.68257 396.81450 412.41600 401.0613 408.15582 509.77693 10 b 
c <- test2(df) 46.11754 46.92276 47.80778 47.3977 48.82543 50.05795 10 a 

nicht so schlimm

Answer 2

Aus den von Ihnen geposteten Daten ist keine eindeutige Lösung möglich, da die Zeilen 1 und 4 identische A-D-Spaltenfolgen haben. Ansonsten scheint es eine einfache Übung in der Verwendung von Vier-Bit-Booleschen Mustern gewesen zu sein. Ich verstehe nicht, warum Sie das Bitmuster 1001 wiederholen, es sei denn, dies ist ein Fehler beim Einrichten der Beispieldaten.

Um zu erklären, warum ich verwirrt bin, wenn die Zeilen 1 und 4 in der umgekehrten Bestellung vorschlug es Ihre Anforderung nicht ungültig macht, dass die Diagonale all 1s sein, aber es ist eindeutig nicht die gleiche Reihenfolge wie zuvor:

Order2 <- c(1, 2, 7, 4, 5, 3, 6) 
df[Order2,] 


    ID A B C D A_B C_D A_B_C_D Cost 
    1 1 0 0 1 1 1  1 25 
    2 0 1 0 0 1 0  1 52 
    7 0 1 1 0 1 1  1 34 
    4 1 0 0 1 1 1  1 75 
    5 1 1 0 0 1 0  1 45 
    3 0 0 0 1 0 1  1 11 
    6 0 0 1 0 0 1  1 5 

Eine nicht eindeutige Lösung kann mit AND- und OR-Kombinationen ermittelt werden, wenn Sie die Reihenfolge als solche nicht beachten - es ist eine Übung in der Verwendung von Wahrheitstabellen (oder in der Anwendung kombinatorischer Logik wie der Verwendung) von De Morgan's Theorem).