我在 R 中进行近似字符串匹配。我对这种技术相当缺乏经验,但是因为我想找到我的 x 字符串与我的 y 字符串的一部分完全匹配的实例,所以我只对 Levenshtein 分数为 0 感兴趣(这是正确的方法?)。
对结果进行子集化最方便的方法是什么?因为我有大约 10k 列和 1k 行,所以我不确定是否有任何方法可以有效地可视化结果。我为这个问题缺乏机智而道歉。我只是缺乏这方面的经验。
我在 R 中进行近似字符串匹配。我对这种技术相当缺乏经验,但是因为我想找到我的 x 字符串与我的 y 字符串的一部分完全匹配的实例,所以我只对 Levenshtein 分数为 0 感兴趣(这是正确的方法?)。
对结果进行子集化最方便的方法是什么?因为我有大约 10k 列和 1k 行,所以我不确定是否有任何方法可以有效地可视化结果。我为这个问题缺乏机智而道歉。我只是缺乏这方面的经验。
使用 Mark 的数据,这是一种构建索引的方法apply
:
rows <- apply(my.data, 1, function(x) any(!x))
cols <- apply(my.data, 2, function(x) any(!x))
my.data[rows, cols]
## V2 V3 V4
## 1 0 2 1
## 3 1 1 0
## 5 0 0 0
这将保留所有包含零的行和列。
set.seed(2234)
my.data <- as.data.frame(matrix(sample(0:2,20,replace=TRUE), nrow=5))
my.data
aa <- unique(which(my.data==0,arr.ind=TRUE)[,1])
bb <- unique(which(my.data==0,arr.ind=TRUE)[,2])
my.data2 <- my.data[sort(aa),sort(bb)]
my.data2
> my.data
V1 V2 V3 V4
1 2 0 2 1
2 2 2 1 2
3 2 1 1 0
4 2 2 2 1
5 1 0 0 0
> my.data2
V2 V3 V4
1 0 2 1
3 1 1 0
5 0 0 0