在R中分组扩展data.frame，生成列内指定动物配对的方法

要实现按Area（及对应Location）分组，生成Animals列中仅存在的无序两两配对（不含反向重复，同动物多次出现时按不同行组合生成对应次数的自身配对），可以用两种简洁的方法：

方法1：dplyr + tidyr行号配对法 #

通过给分组内的行添加索引，生成索引配对后关联原数据获取动物名称，逻辑直观：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 给原数据添加分组内的行索引
stack_df_with_id <- stack_df %>%
  group_by(Area, Location) %>%
  mutate(row_idx = row_number()) %>%
  ungroup()

# 生成目标配对结果
result <- stack_df_with_id %>%
  group_by(Area, Location) %>%
  # 生成分组内所有行号的两两组合
  expand(row_idx1 = row_idx, row_idx2 = row_idx) %>%
  # 过滤出无序配对（仅保留row_idx1 < row_idx2，避免反向重复）
  filter(row_idx1 < row_idx2) %>%
  # 关联获取第一个配对动物
  left_join(stack_df_with_id, by = c("Area", "Location", "row_idx1" = "row_idx")) %>%
  # 关联获取第二个配对动物
  left_join(stack_df_with_id, by = c("Area", "Location", "row_idx2" = "row_idx")) %>%
  # 整理最终列
  select(Area, Location, Animal1 = Animals.x, Animal2 = Animals.y) %>%
  ungroup()

方法2：dplyr + purrr的combn法 #

combn函数天生用于生成向量的两两无序组合，结合分组汇总和列表展开，代码更简洁：

library(dplyr)
library(purrr)
library(tidyr)

result <- stack_df %>%
  group_by(Area, Location) %>%
  # 对每个分组的Animals列生成所有两两无序组合，存储为列表
  summarise(pairs = list(combn(Animals, 2, simplify = FALSE)), .groups = "drop") %>%
  # 展开列表中的每个配对
  unnest(pairs) %>%
  # 将配对列表拆分为两列
  mutate(
    Animal1 = map_chr(pairs, ~ .x[1]),
    Animal2 = map_chr(pairs, ~ .x[2])
  ) %>%
  # 移除临时列表列
  select(-pairs)

你之前尝试失效的原因 #

• 使用expand(nesting(Location, Animals, Animals))时，nesting()的作用是保留原数据中多列之间的现有组合，而非同一列的两两组合，且会自动去重，无法保留行级的重复动物配对
• crossing()会生成全笛卡尔积，自然会产生所有可能组合，不符合你的需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Purrsia