比較兩個(gè)data.frames以查找data.frame 1中不存在于data.frame 2中的行我有以下2個(gè)data.frames：a1 <- data.frame(a = 1:5, b=letters[1:5])a2 <- data.frame(a = 1:3, b=letters[1:3])我想找到a1沒(méi)有的行a1。這種類型的操作是否有內(nèi)置功能？（ps：我確實(shí)為它編寫(xiě)了一個(gè)解決方案，如果有人已經(jīng)制作了一個(gè)更精心設(shè)計(jì)的代碼，我感到很好奇）這是我的解決方案：a1 <- data.frame(a = 1:5, b=letters[1:5])a2 <- data.frame(a = 1:3, b=letters[1:3])rows.in.a1.that.are.not.in.a2 <- function(a1,a2){ a1.vec <- apply(a1, 1, paste, collapse = "") a2.vec <- apply(a2, 1, paste, collapse = "") a1.without.a2.rows <- a1[!a1.vec %in% a2.vec,] return(a1.without.a2.rows)}rows.in.a1.that.are.not.in.a2(a1,a2)
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明月笑刀無(wú)情
TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
這不會(huì)直接回答您的問(wèn)題，但它會(huì)為您提供共同的元素。這可以通過(guò)Paul Murrell的包來(lái)完成compare：
library(compare)
a1 <- data.frame(a = 1:5, b = letters[1:5])
a2 <- data.frame(a = 1:3, b = letters[1:3])
comparison <- compare(a1,a2,allowAll=TRUE)
comparison$tM
# a b
#1 1 a
#2 2 b
#3 3 c
該函數(shù)compare在允許哪種比較方面為您提供了很大的靈活性（例如，改變每個(gè)向量的元素順序，改變變量的順序和名稱，縮短變量，改變字符串的大小寫(xiě)）。由此，您應(yīng)該能夠找出其中一個(gè)或哪個(gè)缺失的東西。例如（這不是很優(yōu)雅）：
difference <-
data.frame(lapply(1:ncol(a1),function(i)setdiff(a1[,i],comparison$tM[,i])))
colnames(difference) <- colnames(a1)
difference
# a b
#1 4 d
#2 5 e
牛魔王的故事
TA貢獻(xiàn)1830條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
SQLDF 提供了一個(gè)很好的解決
a1 <- data.frame(a = 1:5, b=letters[1:5])
a2 <- data.frame(a = 1:3, b=letters[1:3])
require(sqldf)
a1NotIna2 <- sqldf('SELECT * FROM a1 EXCEPT SELECT * FROM a2')
以及兩個(gè)數(shù)據(jù)框中的行：
a1Ina2 <- sqldf('SELECT * FROM a1 INTERSECT SELECT * FROM a2')
新版本dplyr有一個(gè)功能，anti_join正是為了這些類型的比較
require(dplyr)
anti_join(a1,a2)
而semi_join過(guò)濾行的a1，同時(shí)也是在a2
semi_join(a1,a2)
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