如何在R中将长数据框转换为一对一配对相关数据框？

现有如下长格式数据框：

a <- data.frame(group=c(1, 1, 1, 2, 2, 2),
                name=c('A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'),
                value=c(0.2, 0.3, 1, 0.3, 0.6, 0.1)
                )

需要实现以下需求：

1. 生成name列的全配对数据框out1
2. 生成去重后的配对数据框out2（用于后续绘制如下相关图）

library(ggplot2)
ppa <- ggplot(data=out2, aes(x=value1, y=value2, color=name1))+
    geom_point()+
    geom_smooth(method='lm',level=0.99)+
    facet_grid(name2~name1)
ggsave(ppa, file='t1.png', width=5, height=4)

3. 如何获取配对数据的上三角或下三角？
   偏好使用dplyr实现，base R方法也可接受。

1. 生成全配对数据框out1 #

通过基于group的自连接，实现同组内name的全配对（包含自身配对如A-A、反向配对如A-B/B-A）：

dplyr方法 #

library(dplyr)

out1 <- a %>%
  inner_join(a, by = "group", suffix = c("1", "2")) %>%
  select(group, name1 = name.x, name2 = name.y, value1 = value.x, value2 = value.y)

base R方法 #

out1 <- merge(a, a, by = "group", suffixes = c("1", "2"))
out1 <- out1[, c("group", "name1", "name2", "value1", "value2")]

2. 生成去重配对数据框out2 #

通过筛选排除反向重复配对，仅保留唯一的配对组合（可选择是否包含自身配对）：

不含自身配对（仅保留A-B、A-C这类单向配对） #

# dplyr方法
out2 <- out1 %>%
  filter(name1 < name2)

# base R方法
out2 <- out1[out1$name1 < out1$name2, ]

包含自身配对（保留A-A、B-B等） #

# dplyr方法
out2 <- out1 %>%
  filter(name1 <= name2)

# base R方法
out2 <- out1[out1$name1 <= out1$name2, ]

3. 获取上三角/下三角配对数据 #

基于name的字符顺序筛选即可（默认name为有序类别，如A<B<C）：

上三角（含对角线） #

保留name1 <= name2的配对，包含自身配对和左上到右下的单向配对：

# dplyr方法
upper_tri <- out1 %>%
  filter(name1 <= name2)

# base R方法
upper_tri <- out1[out1$name1 <= out1$name2, ]

上三角（不含对角线） #

仅保留name1 < name2的配对：

# dplyr方法
upper_tri <- out1 %>%
  filter(name1 < name2)

# base R方法
upper_tri <- out1[out1$name1 < out1$name2, ]

下三角（含对角线） #

保留name1 >= name2的配对，包含自身配对和右上到左下的单向配对：

# dplyr方法
lower_tri <- out1 %>%
  filter(name1 >= name2)

# base R方法
lower_tri <- out1[out1$name1 >= out1$name2, ]

下三角（不含对角线） #

仅保留name1 > name2的配对：

# dplyr方法
lower_tri <- out1 %>%
  filter(name1 > name2)

# base R方法
lower_tri <- out1[out1$name1 > out1$name2, ]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cwind