逐行乘以数据框

输入文件：

df1 <- data.frame(row.names=c("w","x","y","z"), 
                  A=c(0,0,0,0),
                  B=c(0,1,0,0), 
                  C=c(1,0,1,0), 
                  D=c(1,1,1,1))

  A B C D
w 0 0 1 1
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1

我想应用一个方程，即将行 w 乘以行 x 以获得 w-x 对的成对值，如下所示：

      A B C D
    w 0 0 1 1
X   x 0 1 0 1
--------------
   wx 0 0 0 1

获得 w-x、w-y、w-y、w-z、x-y、x-z、y-z 的逐行分析。并生成一个包含 6 列的新数据框（两行名称后跟相乘的值）。

That's

w x 0 0 0 1
w y 0 0 1 1
w z 0 0 0 1
x y 0 0 0 1
x z 0 0 0 1
y z 0 0 0 1

Thanks.

如果您不希望结果对象中出现组合名称，那么我们可以结合 @DWin 和 @Owen 的答案的元素，以提供真正的矢量化方法来解决问题。 （您可以将组合名称添加为行名称，并在末尾添加一个额外步骤。）

一、数据：

dat <- read.table(con <- textConnection("  A B C D
w 0 0 1 1
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1
"), header=TRUE)
close(con)

采取combn()来自 @DWin's Answer 的想法，但将其用于行索引 of dat:

combs <- combn(seq_len(nrow(dat)), 2)

的行combs现在索引行dat我们想要相乘：

> combs
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    1    1    1    2    2    3
[2,]    2    3    4    3    4    4

现在我们采用@Owen 展示的想法，即dat[i, ] * dat[j, ] with i and j是第一行和第二行combs分别。我们将其转换为矩阵data.matrix()因为这对于大型对象来说会更有效，但是代码将适用于dat也作为数据框。

mat <- data.matrix(dat)
mat[combs[1,], ] * mat[combs[2,], ]

其产生：

> mat[combs[1,], ] * mat[combs[2,], ]
  A B C D
w 0 0 0 1
w 0 0 1 1
w 0 0 0 1
x 0 0 0 1
x 0 0 0 1
y 0 0 0 1

要了解这是如何工作的，请注意mat[combs[k,], ]生成一个矩阵，其中各行按组合指定的顺序重复：

> mat[combs[1,], ]
  A B C D
w 0 0 1 1
w 0 0 1 1
w 0 0 1 1
x 0 1 0 1
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
> mat[combs[2,], ]
  A B C D
x 0 1 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1
y 0 0 1 1
z 0 0 0 1
z 0 0 0 1

为了准确获取OP发布的内容，我们可以使用第二个修改行名combn() call:

> out <- mat[combs[1,], ] * mat[combs[2,], ]
> rownames(out) <- apply(combn(rownames(dat), 2), 2, paste, collapse = "")
> out
   A B C D
wx 0 0 0 1
wy 0 0 1 1
wz 0 0 0 1
xy 0 0 0 1
xz 0 0 0 1
yz 0 0 0 1