如何在有条件的情况下使用 expand.grid？

Question

我使用的是一系列变量的expand.grid，但是有一些特殊情况可以排除。 搜索显示 expand.grid 无法做到这一点，但可以添加过滤器，所以这是我的尝试。

a = 1:5
b = 1:5
c = 0:3
d = 1:5
e = 1:3
df = expand.grid(a,b,c,d,e)
colnames(df)[c(1:5)] <- c("a","b","c","d","e");
df$d = ifelse(df$c == 0, d[[1]], df$d);
df$e = ifelse(df$c == 0, d[[1]], df$e);
df = unique(df)

在这种情况下，如果 c 为 0，则不使用变量 d 和 e，因此我使用 ifelse 将 d 和 e 设置为 d 和 e 如果 c = 0 的第一个值，然后删除具有唯一性的重复行。

上面的代码确实有效，所以它有什么问题。太具体了。

我不喜欢针对特定变量的 2 个 ifelse 语句。如果我有 100 个条件变量怎么办。如何压缩语句，并可能仅在一行中编写依赖于任何一个条件的所有条件或变量。

我也欢迎任何其他优化，以在复杂场景中以最少的编码完成所需的任务。谢谢。

更新

至于变量的数量，我在运行前根本不知道。我的例子是一个非常基本的案例。我经常得到很好的解决方案，但这些解决方案只适用于特定示例而不是真正的问题。

直到运行时我才知道集合 a 到 e 或知道有多少集合或集合的大小。 a 可以是文件夹列表，b 可以是子文件夹列表，c 文件。但是如果文件是小空或其他，我不需要做e和f。

理想的解决方案不看任何静态值，例如：

expand.grid(list_of_variables, key_variables = key_values, list_of_dependents)

是的，这超出了这个问题的范围，但我只想说解决方案需要处理编码时未知的数据集。

希望这能澄清一些事情，而不仅仅是提出更多问题。

Answer 1

我们可以使用crossing

library(tidyr)
library(dplyr)
crossing(a, b, c, d, e) %>% 
    mutate_at(vars(d, e), ~ replace(., c == 0, first(.))) %>%
    distinct

Answer 2

这是另一种基本的 R 方式。它使用逻辑索引来修改列d 和e，其余代码与问题相同。下面的测试表明它是最快的替代方案。

f1 <- function(a, b, c, d, e){
  X <- expand.grid(a, b, c, d, e)
  names(X) <- c("a","b","c","d","e")
  X$d <- ifelse(X$c == 0, X$d[1], X$d)
  X$e <- ifelse(X$c == 0, X$d[1], X$e)
  unique(X)
}

f2 <- function(a, b, c, d, e){
  X <- expand.grid(a, b, c, d, e)
  names(X) <- c("a","b","c","d","e")
  i <- X$c == 0
  X$d[i] <- X$d[1]
  X$e[i] <- X$e[1]
  unique(X)
}

library(tidyr)
library(dplyr)

f3 <- function(a, b, c, d, e){
  crossing(a, b, c, d, e) %>% 
    mutate_at(vars(d, e), ~ replace(., c == 0, first(.))) %>%
    distinct
}

a = 1:5
b = 1:5
c = 0:3
d = 1:5
e = 1:3

library(microbenchmark)

mb <- microbenchmark(
  op = f1(a,b,c,d,e),
  rui = f2(a,b,c,d,e),
  akrun = f3(a,b,c,d,e)
)

print(mb, unit = "relative", order = "median")
#Unit: relative
#  expr       min       lq     mean   median       uq      max neval cld
#   rui 1.0000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000   100  a 
#    op 0.8147996 1.035322 1.018649 1.026295 1.038269 1.096384   100  a 
# akrun 1.7580304 1.815582 1.836061 1.827887 1.872767 1.107545   100   b