데이터 테이블 또는 igraph를 사용하여 그룹별로 인접 이웃 찾기

igraph를 사용하여 2 차 이웃을 가져 오고 숫자 노드를 삭제하고 나머지 노드를 붙여 넣습니다.

library(data.table)
library(igraph)

# reshape wide-to-long
x <- melt(groups, id.vars = "group")[!is.na(value)]

# convert to graph
g <- graph_from_data_frame(x[, .(from = group, to = paste0(variable, "_", value))])

# get 2nd degree neighbours
x1 <- ego(g, 2, nodes = groups$group)

# prettify the result
groups$res <- sapply(seq_along(x1), function(i) toString(intersect(names(x1[[ i ]]),
                                                                   groups$group[ -i ])))

#    group code_1 code_2 code_3        res
# 1:     A      2     NA      4 B, C, D, E
# 2:     B      2      3      1 A, C, D, F
# 3:     C      2     NA      1    A, B, F
# 4:     D      7      3      4    B, A, E
# 5:     E      8     NA      4       A, D
# 6:     F     NA     NA      1       B, C
# 7:     G      5      2      8           

더 많은 정보

이것이 igraph 객체로 변환하기 전에 데이터가 어떻게 보이는지입니다. 우리는 값이 2 인 code1이 값이 2 인 code2와 다른지 확인하려고합니다.

x[, .(from = group, to = paste0(variable, "_", value))]
#     from       to
#  1:    A code_1_2
#  2:    B code_1_2
#  3:    C code_1_2
#  4:    D code_1_7
#  5:    E code_1_8
#  6:    G code_1_5
#  7:    B code_2_3
#  8:    D code_2_3
#  9:    G code_2_2
# 10:    A code_3_4
# 11:    B code_3_1
# 12:    C code_3_1
# 13:    D code_3_4
# 14:    E code_3_4
# 15:    F code_3_1
# 16:    G code_3_8

네트워크의 모습은 다음과 같습니다.

참고 A..G노드가 항상를 통해 연결되어있다 code_x_y. 그래서 우리는 2 차를 얻어야하고 2 차 ego(..., order = 2)이웃을 포함하여 이웃을 제공하고 목록 객체를 반환해야합니다.

이름을 얻으려면 :

lapply(x1, names)
# [[1]]
# [1] "A"        "code_1_2" "code_3_4" "B"        "C"        "D"        "E"       
# 
# [[2]]
# [1] "B"        "code_1_2" "code_2_3" "code_3_1" "A"        "C"        "D"        "F"       
# 
# [[3]]
# [1] "C"        "code_1_2" "code_3_1" "A"        "B"        "F"       
# 
# [[4]]
# [1] "D"        "code_1_7" "code_2_3" "code_3_4" "B"        "A"        "E"       
# 
# [[5]]
# [1] "E"        "code_1_8" "code_3_4" "A"        "D"       
# 
# [[6]]
# [1] "F"        "code_3_1" "B"        "C"       
# 
# [[7]]
# [1] "G"        "code_1_5" "code_2_2" "code_3_8"

결과를 예쁘게하기 위해 code_x_y노드와 원래 노드 (첫 번째 노드) 를 제거해야합니다.

sapply(seq_along(x1), function(i) toString(intersect(names(x1[[ i ]]), groups$group[ -i ])))
#[1] "B, C, D, E" "A, C, D, F" "A, B, F"    "B, A, E"    "A, D"       "B, C"       ""