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检查数据帧的每一行是否包含在另一个数据帧中

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我写了以下函数，它的工作原理 . 但是，当 df1 有1700行时，它非常慢， df2 有70000行 . 反正有提高效率吗？

rowcheck <- function(df1, df2){
         apply(df1, 1, function(x) any(apply(df2, 1, function(y) all(y==x))))
}

我写这个函数应用的一个例子是：我想检查df1中的每一行是否包含在df2中的一行：

df1=data.frame(a=c(1:3),b=c("a","b","c"))
df2=data.frame(a=c(1:6),b=rep(c("a","b","c"),2))

对于df1的每一行，我想检查它是否包含在df2中的一行中 . 我想将函数返回为长度为nrow（df1）的逻辑向量 .

谢谢您的帮助 .

r dataframe

3 回答

  • 6

    一种方法是将行粘贴在一起，并将它们与 %in% 进行比较 . 结果是一个逻辑向量，长度为 nrow(df1) ，如请求的那样 .

    do.call(paste0, df1) %in% do.call(paste0, df2)
# [1] TRUE TRUE TRUE
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  • 7

    尝试：

    Filter(function(x) x > 0, which(duplicated(rbind(df2, df1))) - nrow(df2))

    它会告诉你 df1 中的哪些行号出现在 df2 中 . 如果你想要一个像Richard Scriven的答案那样的逻辑原子向量，试试吧

    duplicated(rbind(df2, df1))[-seq_len(nrow(df2))]

    它也更快，因为它使用内部C函数 duplicated （我的是 rowcheck2 ）

    > microbenchmark(rowcheck(df1, df2), rowcheck2(df1, df2))
 Unit: milliseconds
                expr      min       lq   median       uq       max neval
  rowcheck(df1, df2) 2.045210 2.169182 2.328296 3.539328 13.971517   100
  rowcheck2(df1, df2) 1.046207 1.112395 1.243390 1.727921  7.442499   100
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  • 0

    只是想在这个查询上给我两分钱 . 基于plyr的解决方案：

    nrow(match_df(df2, df1))

    ..将针对df2（相对于所有列）检查df1的每一行，并给出df2中包含的df1的行数 .

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