r - 根据一定条件选择逻辑向量元素

Question

我有一种情况，我想根据向量中每个位置的 TRUE/FALSE 组合来检测两个逻辑命名向量之间的条件。例如:

x <- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
names(x) <- c("a", "b", "c", "d")
y <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
names(y) <- names(x)

对于这两个向量中的每个元素，我想检测 3 个条件:

• x[i] 为 TRUE，y[i] 为 TRUE；
• x[i] 为 FALSE，y[i] 为 TRUE，
• x[i] 为 TRUE，y[i] 为 FALSE。

x 和 y 的长度相同，但可能比此示例更长。我想检索每个条件的元素名称并将元素名称分配给新变量。对于这个例子:

v1 <- "a"
v2 <- "b"
v3 <- "d"

在这两个向量的较长版本中，我可能会得到类似的结果:

v1 <- c("a", "e")
v2 <- c("b", "f", "g")
v3 <- c("d", "i", "k", "l")

执行此操作的最佳矢量化方法是什么？我认为这很简单，但我无法给出答案。提前致谢。

Answer 1

我们可以有效地使用split，但在此之前，我们需要一个分组索引。这是一种可能性:

g <- x + y + x
split(names(x), g)

要理解上述分组索引，请考虑以下内容:

x <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
y <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
x + y + x
#[1] 3 2 1 0

因此您可以看到 TRUE 和 FALSE 的 4 个组合映射到 4 个整数值。

Ah, so "a" get assigned to T-T, "b" to T-F, etc. But, why the x + y + x?? I don't follow adding x twice.

如果只执行x + y，结果只有 0、1 和 2。您将无法区分 T-F 和 F-T 因为它们都是 1。

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@thelatemail提供了一种更具可读性的方式:

split(names(x), interaction(x, y, drop=TRUE))

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更新

啊...愚蠢的我...为什么我要费心去创建g。我突然想起我们可以将列表传递给 split 中的 f 参数:

split(names(x), list(x, y))

注意，在 split.default 内部:

if (is.list(f)) 
    f <- interaction(f, drop = drop, sep = sep)