R：从列表中制作树 [英] R: Making Trees from Lists

问题描述

我正在使用R编程语言。

假设我有以下数据框，其中包含不同的食物和饮料选择：

library(dplyr)

data_frame = data.frame(food = c("pizza", "tacos", "nachos"),
 drinks = c("water", "coffee", "pop"))

然后我做了一个列表，其中包含这些食品和饮料的所有可能选择：

lst1 <- lapply(data_frame, function(x) c("none", unlist(lapply(seq_len(length(x)), function(i) combn(x, i, FUN = paste, collapse = " & ")))))

我的问题：我想用上面的列表制作一个树，显示可以一起订购的所有可能的食物和饮料组合-这应该是这样的

是否可以使用"；data.tree"；和"；ggplot2"；等库在R中执行此操作？

例如，下面是我要查找的树类型的(不完整)示例，其中有2个变量，其因素类型为2(第一个变量：1，2；第二个变量：A，B)：

我找到了这个以前的堆栈溢出帖子(igraph graph.lattice for all combinations (in R))，但我不确定如何修改那里提供的代码来解决我的问题。

有人能教我怎么做吗？

谢谢！

推荐答案

更新

v <- unlist(df)
l <- lapply(
  seq_along(v),
  function(k) {
    combn(v, k, paste0, collapse = "&")
  }
)
do.call(
  rbind,
  lapply(seq(length(l) - 1), function(k) {
    expand.grid(l[c(k, k + 1)])
  })
) %>%
  graph_from_data_frame() %>%
  plot(layout = layout_with_sugiyama(.)$layout)**

它会生成如下所示的树图

虚拟数据 为简单起见，我们使用了以下较小的虚拟数据

df <- data.frame(food = c("a", "b"), drink = 1:2)

---

上一个答案

expand.grid在lst1上创建所有组合如何？

> expand.grid(lst1)
                     food               drinks
1                    none                 none
2                   pizza                 none
3                   tacos                 none
4                  nachos                 none
5           pizza & tacos                 none
6          pizza & nachos                 none
7          tacos & nachos                 none
8  pizza & tacos & nachos                 none
9                    none                water
10                  pizza                water
11                  tacos                water
12                 nachos                water
13          pizza & tacos                water
14         pizza & nachos                water
15         tacos & nachos                water
16 pizza & tacos & nachos                water
17                   none               coffee
18                  pizza               coffee
19                  tacos               coffee
20                 nachos               coffee
21          pizza & tacos               coffee
22         pizza & nachos               coffee
23         tacos & nachos               coffee
24 pizza & tacos & nachos               coffee
25                   none                  pop
26                  pizza                  pop
27                  tacos                  pop
28                 nachos                  pop
29          pizza & tacos                  pop
30         pizza & nachos                  pop
31         tacos & nachos                  pop
32 pizza & tacos & nachos                  pop
33                   none       water & coffee
34                  pizza       water & coffee
35                  tacos       water & coffee
36                 nachos       water & coffee
37          pizza & tacos       water & coffee
38         pizza & nachos       water & coffee
39         tacos & nachos       water & coffee
40 pizza & tacos & nachos       water & coffee
41                   none          water & pop
42                  pizza          water & pop
43                  tacos          water & pop
44                 nachos          water & pop
45          pizza & tacos          water & pop
46         pizza & nachos          water & pop
47         tacos & nachos          water & pop
48 pizza & tacos & nachos          water & pop
49                   none         coffee & pop
50                  pizza         coffee & pop
51                  tacos         coffee & pop
52                 nachos         coffee & pop
53          pizza & tacos         coffee & pop
54         pizza & nachos         coffee & pop
55         tacos & nachos         coffee & pop
56 pizza & tacos & nachos         coffee & pop
57                   none water & coffee & pop
58                  pizza water & coffee & pop
59                  tacos water & coffee & pop
60                 nachos water & coffee & pop
61          pizza & tacos water & coffee & pop
62         pizza & nachos water & coffee & pop
63         tacos & nachos water & coffee & pop
64 pizza & tacos & nachos water & coffee & pop

这篇关于R：从列表中制作树的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！