我有一个像这里示例的数据帧：
Site <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
Compound_1 <- c(0.5, 0.25, 0.5, 0.75, 0, 0.25)
Compound_2 <- c(0.25, 0.5, 0.5, 0.75, 0.25, 0)
df <- data.frame(Site, Compound_1, Compound_2)
print (df)
我想通过将这些行分成两组来创建所有组合的单独数据帧。例如，在组合1中，组x将包括站点1和组y站点2-6。下一个组合将有组x包括站点2和组y站点1和3-6。鉴于我的数据帧中有六个“站点”，代码应该产生64种不同的组合。我希望最终格式为每个组合2个数据帧，其中还包括Compound_1和Compound_2的所有信息，而不仅仅是列出的站点编号。我猜for循环是最好的方法，但我甚至不知道如何开始。
这里有一个tidyverse方法：
library(tidyverse)
# enumerate all the possible combinations of sites and groups
grps <- c("x","y")
tibble(V1 = grps, V2 = grps, V3 = grps,
V4 = grps, V5 = grps, V6 = grps) %>%
complete(V1, V2, V3, V4, V5, V6) %>%
mutate(combo_num = row_number(), .before = 1) %>%
# reshape to long
pivot_longer(-combo_num, names_to = "Site", ,
names_transform = parse_number,
values_to = "Group") %>%
# join with original data
left_join(df) -> output
这会生成一个包含所有组合的长表，每个站点都有其原始值。
Joining, by = "Site"
# A tibble: 384 × 5
combo_num Site Group Compound_1 Compound_2
<int> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
1 1 1 x 0.5 0.25
2 1 2 x 0.25 0.5
3 1 3 x 0.5 0.5
4 1 4 x 0.75 0.75
5 1 5 x 0 0.25
6 1 6 x 0.25 0
7 2 1 x 0.5 0.25
8 2 2 x 0.25 0.5
9 2 3 x 0.5 0.5
10 2 4 x 0.75 0.75
# … with 374 more rows
从那里，我们可以根据需要进行总结。例如，要获取x站点的所有组合，
x_combos <- output %>%
filter(Group == "x")
或者我们可以看看每个组合在组X中产生的权重：
output %>%
filter(Group == "x") %>%
group_by(combo_num) %>%
summarize(across(Compound_1:Compound_2, sum))
# A tibble: 63 × 3
combo_num Compound_1 Compound_2
<int> <dbl> <dbl>
1 1 2.25 2.25
2 2 2 2.25
3 3 2.25 2
4 4 2 2
5 5 1.5 1.5
6 6 1.25 1.5
7 7 1.5 1.25
8 8 1.25 1.25
9 9 1.75 1.75
10 10 1.5 1.75
# … with 53 more rows
