Encuentre vecinos inmediatos por grupo utilizando la tabla de datos o igraph

Tengo un data.table :

groups <- data.table(group = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"), 
                     code_1 = c(2,2,2,7,8,NA,5),
                     code_2 = c(NA,3,NA,3,NA,NA,2),
                     code_3 = c(4,1,1,4,4,1,8))

group code_1 code_2 code_3
  A      2     NA      4
  B      2      3      1
  C      2     NA      1
  D      7      3      4
  E      8     NA      4
  F     NA     NA      1
  G      5      2      8

Lo que me gustaría lograr es que cada grupo encuentre a los vecinos inmediatos según los códigos disponibles. Por ejemplo: el grupo A tiene grupos vecinos inmediatos B, C debido al código_1 (código_1 es igual a 2 en todos los grupos) y tiene grupos vecinos inmediatos D, E debido al código_3 (código_3 es igual a 4 en todos esos grupos).

Lo que probé es para cada código, subconjustando la primera columna (grupo) según las coincidencias de la siguiente manera:

groups$code_1_match = list()
for (row in 1:nrow(groups)){

  set(groups, i=row, j="code_1_match", list(groups$group[groups$code_1[row] == groups$code_1]))
}

  group code_1 code_2 code_3          code_1_match
    A      2     NA      4              A,B,C,NA
    B      2      3      1              A,B,C,NA
    C      2     NA      1              A,B,C,NA
    D      7      3      4                  D,NA
    E      8     NA      4                  E,NA
    F     NA     NA      1 NA,NA,NA,NA,NA,NA,...
    G      5      2      8                  NA,G

Este "tipo" funciona, pero supongo que hay una forma más de tabla de datos de hacer esto. Lo intenté

groups[, code_1_match_2 := list(group[code_1 == groups$code_1])]

Pero esto no funciona.

¿Me estoy perdiendo algún truco obvio de la tabla de datos para manejarlo?

El resultado de mi caso ideal sería el siguiente (que actualmente requeriría usar mi método para las 3 columnas y luego concatenar los resultados):

group code_1 code_2 code_3    Immediate neighbors
  A      2     NA      4         B,C,D,E
  B      2      3      1         A,C,D,F
  C      2     NA      1         A,B,F
  D      7      3      4           B,A
  E      8     NA      4           A,D
  F     NA     NA      1           B,C
  G      5      2      8           

Usando igraph , obtenga vecinos de segundo grado, suelte nodos numéricos, pegue los nodos restantes.

library(data.table)
library(igraph)

# reshape wide-to-long
x <- melt(groups, id.vars = "group")[!is.na(value)]

# convert to graph
g <- graph_from_data_frame(x[, .(from = group, to = paste0(variable, "_", value))])

# get 2nd degree neighbours
x1 <- ego(g, 2, nodes = groups$group)

# prettify the result
groups$res <- sapply(seq_along(x1), function(i) toString(intersect(names(x1[[ i ]]),
                                                                   groups$group[ -i ])))

#    group code_1 code_2 code_3        res
# 1:     A      2     NA      4 B, C, D, E
# 2:     B      2      3      1 A, C, D, F
# 3:     C      2     NA      1    A, B, F
# 4:     D      7      3      4    B, A, E
# 5:     E      8     NA      4       A, D
# 6:     F     NA     NA      1       B, C
# 7:     G      5      2      8           

Más información

Así es como se ven nuestros datos antes de convertirlos en un objeto igraph. Queremos asegurarnos de que el código1 con valor 2 sea diferente del código2 con valor 2, etc.

x[, .(from = group, to = paste0(variable, "_", value))]
#     from       to
#  1:    A code_1_2
#  2:    B code_1_2
#  3:    C code_1_2
#  4:    D code_1_7
#  5:    E code_1_8
#  6:    G code_1_5
#  7:    B code_2_3
#  8:    D code_2_3
#  9:    G code_2_2
# 10:    A code_3_4
# 11:    B code_3_1
# 12:    C code_3_1
# 13:    D code_3_4
# 14:    E code_3_4
# 15:    F code_3_1
# 16:    G code_3_8

Así es como se ve nuestra red:

Tenga en cuenta que los A..Gnodos siempre están conectados a través decode_x_y . Por lo tanto, necesitamos obtener el segundo grado, ego(..., order = 2)nos da vecinos hasta incluir vecinos de segundo grado y devuelve un objeto de lista.

Para obtener los nombres:

lapply(x1, names)
# [[1]]
# [1] "A"        "code_1_2" "code_3_4" "B"        "C"        "D"        "E"       
# 
# [[2]]
# [1] "B"        "code_1_2" "code_2_3" "code_3_1" "A"        "C"        "D"        "F"       
# 
# [[3]]
# [1] "C"        "code_1_2" "code_3_1" "A"        "B"        "F"       
# 
# [[4]]
# [1] "D"        "code_1_7" "code_2_3" "code_3_4" "B"        "A"        "E"       
# 
# [[5]]
# [1] "E"        "code_1_8" "code_3_4" "A"        "D"       
# 
# [[6]]
# [1] "F"        "code_3_1" "B"        "C"       
# 
# [[7]]
# [1] "G"        "code_1_5" "code_2_2" "code_3_8"

Para embellecer el resultado, necesitamos eliminar los code_x_ynodos y el nodo de origen (primer nodo)

sapply(seq_along(x1), function(i) toString(intersect(names(x1[[ i ]]), groups$group[ -i ])))
#[1] "B, C, D, E" "A, C, D, F" "A, B, F"    "B, A, E"    "A, D"       "B, C"       ""   

Probablemente exista una forma más práctica de lograr esto, pero podría hacer algo como esto, utilizando fusiones y uniones:

mgrp <- melt(groups, id.vars = "group")[!is.na(value)]
setkey(mgrp, variable, value)
for (i in seq_along(groups$group)) {
  let = groups$group[i]
  set(
    groups, 
    i = i, 
    j = "inei", 
    value = list(mgrp[mgrp[group == let], setdiff(unique(group), let)])
  )
}

groups
#    group code_1 code_2 code_3    inei
# 1:     A      2     NA      4 B,C,D,E
# 2:     B      2      3      1 A,C,D,F
# 3:     C      2     NA      1   A,B,F
# 4:     D      7      3      4   B,A,E
# 5:     E      8     NA      4     A,D
# 6:     F     NA     NA      1     B,C
# 7:     G      5      2      8       

Esto está inspirado en la fusión de @ sindri_baldur. Esta solución:

1. Derrite los grupos
2. Realiza una auto-unión cartesiana.
3. Pega todos los grupos que coinciden.
4. Vuelve al DT original.

library(data.table)
#> Warning: package 'data.table' was built under R version 3.6.2
groups <- data.table(group = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"), code_1 = c(2,2,2,7,8,NA,5), code_2 = c(NA,3,NA,3,NA,NA,2), code_3=c(4,1,1,4,4,1,8))

molten_grps = melt(groups, measure.vars = patterns("code"), na.rm = TRUE)

inei_dt = molten_grps[molten_grps,
            on = .(variable, value),
            allow.cartesian = TRUE
            ][,
              .(inei = paste0(setdiff(i.group, .BY[[1L]]), collapse = ", ")),
              by = group]

groups[inei_dt, on = .(group), inei := inei]

groups
#>     group code_1 code_2 code_3       inei
#>    <char>  <num>  <num>  <num>     <char>
#> 1:      A      2     NA      4 B, C, D, E
#> 2:      B      2      3      1 A, C, D, F
#> 3:      C      2     NA      1    A, B, F
#> 4:      D      7      3      4    B, A, E
#> 5:      E      8     NA      4       A, D
#> 6:      F     NA     NA      1       B, C
#> 7:      G      5      2      8

Como se menciona por zx8754, usando data.table::meltcon combny luegoigraph::as_adjacency_matrix

library(data.table)
df <- melt(groups, id.vars="group", na.rm=TRUE)[,
    if (.N > 1L) transpose(combn(group, 2L, simplify=FALSE)), value][, (1) := NULL]

library(igraph)
as_adjacency_matrix(graph_from_data_frame(df, FALSE))

salida:

7 x 7 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
  A B C E D G F
A . 1 1 1 1 1 .
B 1 . 2 . 1 1 1
C 1 2 . . . 1 1
E 1 . . . 1 1 .
D 1 1 . 1 . . .
G 1 1 1 1 . . .
F . 1 1 . . . .

o sin usar igraph

x <- df[, unique(c(V1, V2))]
df <- rbindlist(list(df, data.table(x, x)))
tab <- table(df)   #or xtabs(~ V1 + V2, data=df)
ans <- t(tab) + tab
diag(ans) <- 0L
ans

salida:

   V1
V2  A B C D E F G
  A 0 1 1 1 1 0 1
  B 1 0 2 1 0 1 1
  C 1 2 0 0 0 1 1
  D 1 1 0 0 1 0 0
  E 1 0 0 1 0 0 1
  F 0 1 1 0 0 0 0
  G 1 1 1 0 1 0 0