R语言如何基于指定条件查找两列跨行组合的最小和？

你可以通过两种常见方式实现需求，分别是tidyverse生态的简洁写法，以及无额外依赖的base R写法：

方法1：tidyverse实现（逻辑清晰易读） #

核心思路 #

通过交叉连接生成所有Value1、Value2的跨行列组合，过滤符合ID1 + ID2 <=9的分组后取求和最小值即可。

完整代码 #

# 构造原始数据
ID1    <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
Value1 <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
ID2    <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
Value2 <- c(4,6,3,5,8,1,2,8,10)
df <- as.data.frame(cbind(ID1,Value1,ID2,Value2))

# 加载依赖包
library(dplyr)

# 拆分两张子表后交叉连接筛选
df1 <- select(df, ID1, Value1)
df2 <- select(df, ID2, Value2)

result <- tidyr::crossing(df1, df2) %>%
  filter(ID1 + ID2 <= 9) %>%
  mutate(total = Value1 + Value2) %>%
  slice_min(total, n = 1) %>% # 取最小和的行
  distinct(Value1, Value2, total)

输出结果 #

运行后得到result中：

• Value1（即x）取值为2
• Value2（即y）取值为1
• 二者最小和为3

方法2：base R实现（无额外包依赖） #

核心思路 #

用expand.grid生成所有行索引的组合，逐个校验ID和的条件后取最小值即可。

完整代码 #

# 构造原始数据同上
ID1    <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
Value1 <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
ID2    <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
Value2 <- c(4,6,3,5,8,1,2,8,10)
df <- as.data.frame(cbind(ID1,Value1,ID2,Value2))

# 生成所有行组合索引
comb_idx <- expand.grid(v1_row = 1:nrow(df), v2_row = 1:nrow(df))
# 计算ID和、值和
id_sum <- df$ID1[comb_idx$v1_row] + df$ID2[comb_idx$v2_row]
val_sum <- df$Value1[comb_idx$v1_row] + df$Value2[comb_idx$v2_row]
# 筛选符合条件的最小和
valid_pos <- which(id_sum <= 9)
min_total <- min(val_sum[valid_pos])
min_pos <- valid_pos[which(val_sum[valid_pos] == min_total)[1]]
x <- df$Value1[comb_idx$v1_row[min_pos]]
y <- df$Value2[comb_idx$v2_row[min_pos]]

输出结果 #

和方法1一致，x=2，y=1，最小和为3。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Josh