Как получить список ребер (неориентированный граф) из сгруппированного фрейма данных в R?

Мы можем сделать это, используя tidyverse.

1. group_split с аргументом keep = FALSE разбивает фрейм данных по столбцу to на список фреймов данных, удаляя переменную группировки в выводе.

2. map_dfr расширяет каждый кадр данных, находя все комбинации from и самого себя (например, expand.grid). _dfr означает, что выходной список будет привязан к строке для формирования кадра данных.

3. pmap_dfr работает с каждой строкой фрейма данных и сортирует по горизонтали (sort(c(...))). set_names нужен для выравнивания столбцов после сортировки. tibble(!!! объединяет отсортированный вектор в строку tibble, эффективно превращая его в вектор-строку.

4. filter и distinct удаляют петли и повторяющиеся ссылки соответственно.

Обратите внимание, что и group_split, и group_map в настоящее время являются экспериментальными функциями. Пожалуйста, используйте с осторожностью.

library(tidyverse)

net1 %>%
  group_by(to) %>%
  group_split(keep = FALSE) %>%
  map_dfr(expand, crossing(from, to = from)) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

или с group_map:

net1 %>%
  group_by(temp = to) %>%
  group_map(~ expand(.x, crossing(from, to = from))) %>%
  ungroup() %>%
  select(-temp) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

или с inner_join:

net1 %>%
  inner_join(net1, by = "to") %>%
  select(from = from.x, to = from.y) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

Мы также можем использовать graph_from_data_frame вместо pmap_dfr для возврата неориентированного графа (обязательно загрузите igraph до загрузки tidyverse, иначе вы можете получить неожиданные ошибки):

library(igraph)
library(tidyverse)

net1 %>%
  inner_join(net1, by = "to") %>%
  select(from = from.x, to = from.y) %>%
  igraph::graph_from_data_frame(directed = FALSE) %>%
  igraph::as_data_frame(what = "edges") %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

Вывод:

# A tibble: 4 x 2
  from     to      
  <chr>    <chr>   
1 Person_1 Person_2
2 Person_3 Person_4
3 Person_3 Person_5
4 Person_4 Person_5

Данные:

net1 <- structure(list(from = c("Person_1", "Person_2", "Person_3", "Person_4", 
"Person_5", "Person_6"), to = c("Event1", "Event1", "Event2", 
"Event2", "Event2", "Event3")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))