Я новичок в R и в настоящее время работаю с данными сотрудничества в виде списка ребер с 32 столбцами и около 200 000 строк. Я хочу создать матрицу (совместного) возникновения, основанную на взаимодействии между странами. Однако я хочу подсчитать количество взаимодействий по общему количеству объекта.

Основной пример желаемого результата

Если в одной строке «Англия» встречается три раза, а «Китай» только один раз, результатом должна быть следующая матрица.

         England  China
England    3        3
China      3        1

Воспроизводимый пример

df <- data.frame(ID = c(1,2,3,4), 
 V1 = c("England", "England", "China", "England"),
 V2 = c("Greece", "England", "Greece", "England"),
V32 = c("USA", "China", "Greece", "England"))

Соответственно, пример фрейма данных в настоящее время выглядит так:

ID  V1       V2       ...   V32
1   England  Greece         USA
2   England  England        China
3   China    Greece         Greece
4   England  England        England
.
.
.

Желаемый результат

Я хочу подсчитать (совпадения) по строкам и независимо от порядка, чтобы получить матрицу (совместных) вхождений, которая учитывает низкие частоты краевых циклов (например, Англия-Англия), что приводит к следующему результату:

         China   England   Greece   USA

China    2        2         2        0

England  2        6         1        1

Greece   2        1         3        1

USA      0        1         1        1

Что было испробовано до сих пор

Я использовал igraph, чтобы получить матрицу смежности с совпадениями. Однако он вычисляет - как и предполагалось - не более двух взаимодействий одних и тех же двух объектов, в некоторых случаях оставляя мне значения намного ниже фактической частоты объектов по строке / публикации.

df <- data.frame(ID = c(1,2,3,4), 
 V1 = c("England", "England", "China", "England"),
 V2 = c("Greece", "England", "Greece", "England"),
V32 = c("USA", "China", "Greece", "England"))

# remove ID column

df[1] <- list(NULL)

# calculate co-occurrences and return as dataframe

library(igraph)
library(Matrix)

countrydf <- graph.data.frame(df)
countrydf2 <- as_adjacency_matrix(countrydf, type = "both", edges = FALSE)
countrydf3 <- as.data.frame(as.matrix(forceSymmetric(countrydf2)))

         China   England   Greece   USA

China    0        0         1        0

England  0        2         1        0

Greece   1        1         0        0

USA      0        0         0        0

Я предполагаю, что должно быть простое решение с использованием base и / или dplyr и / или table и / или reshape2, аналогичных [1], [2], [3], [4] или [5], но пока ничего не помогло, и я не смог настроить код в соответствии со своими потребностями. Я также пробовал использовать [6], однако, здесь применима та же проблема.

library(tidry)
library(dplyr)
library(stringr)


# collapse observations into one column

df2 <- df %>% unite(concat, V1:V32, sep = ",")

# calculate weights

df3 <- df2$concat %>%
  str_split(",") %>%
  lapply(function(x){
    expand.grid(x,x,x,x, w = length(x), stringsAsFactors = FALSE)
  }) %>%
  bind_rows

df4 <- apply(df3[, -5], 1, sort) %>%
  t %>%
  data.frame(stringsAsFactors = FALSE) %>%
  mutate(w = df3$w)

Я был бы рад, если бы кто-нибудь указал мне правильное направление.