比较两列的组并返回索引匹配 R

Question

非常感谢您的阅读。抱歉，我确信这是一项简单的任务。

我有一个数据框： （已编辑：添加了不包含在比较中的额外列）

b = c(5, 6, 7, 8, 10, 11) 
c = c('david','alan','pete', 'ben', 'richard', 'edd') 
d = c('alex','edd','ben','pete','raymond', 'alan')
df = data.frame(b, c, d) 
df
   b       c       d
1  5   david    alex
2  6    alan     edd
3  7    pete     ben
4  8     ben    pete
5 10 richard raymond
6 11     edd    alan

我想将c 和d 列组与d 和c 列组进行比较。也就是说，对于一行，我想将 c 和 d 中的组合值与所有其他行的 d 和 c 中的组合值进行比较。

（注意值可以是字符或整数）

在这些匹配的地方，我想返回匹配的那些行的索引，最好是作为列表的列表。我需要能够访问索引而不参考列 c 或 d 中的值。

即对于上述数据框，我的预期输出是：

c(c(2, 6), c(3, 4))
((2,6), (3,4))

作为：

Row 2: (c + d == alan + edd) = row 6: (d + c == edd + alan)
Row 3: (c + d == pete + ben) = row 4: (d + c == ben + pete)

我了解如何使用 match melt 确定两个单独列的匹配情况，但如果将它们连接在一起并遍历所有可能的行组合，则不会。

我的设想是这样的：

lapply(1:6, function(x), ifelse((df$a & df$b) == (df$b & df$a), index(x), 0))

但显然这是不正确的，不会起作用。

我咨询了以下问题，但无法给出答案。我不知道从哪里开始。

Matching multiple columns on different data frames and getting other column as result

match two columns with two other columns

Comparing two columns in a data frame across many rows

R Comparing each value of all pairs of columns

我怎样才能实现上述目标？

Answer 1

你可以做这样的事情。它根据 df 的列形成的唯一排序字符串拆分行索引1:nrow(df)。排序确保A,B 和B,A 被同等对待。

duplist <- split(1:nrow(df),apply(df,1,function(r) paste(sort(r),collapse=" ")))

duplist
$`alan edd`
[1] 2 6

$`alex david`
[1] 1

$`ben pete`
[1] 3 4

$`raymond richard`
[1] 5