R:列表 2 中有多少列表 1 的元素/出现次数

Question

我想比较两个列表(数据框的两行)并计算两个列表之间有多少差异。

例如:

list1=a,b,c,a
list2=a,a,d,d

列表 1 的两个元素在列表 2 中

我可以用循环和求和来做到这一点，但效率很低。在 R 中是否有任何功能可以做到这一点？

我检查了 setdiff 和 compare 包，但没有找到任何有帮助的东西。

谢谢你的想法，

文森特

我的功能看起来像:

        NRebalancing=function(NamePresent)
        {
          Nbexchange=NamePresent[,2]
          Nbexchange=NamePresent[1,2]=0

          for (i in 2:nrow(NamePresent))
          {
            print(i)
            compteur=0
            NameNeeded=NamePresent[i,]
            NameNeeded=unique(NameNeeded)
            NameNeeded=na.omit(NameNeeded)
            for(j in 2:length(NameNeeded))
              #j=1 correspond a une date
            {
              compteur = compteur+(abs(sum(NamePresent[i,]==as.character(NameNeeded[j]))-sum(NamePresent[i-1,]==as.character(NameNeeded[j]))))
            }
          Nbexchange[i]=compteur  
          }

          return(Nbexchange)
        }

Answer 1

一个要点:您的列表不是 R 列表 - 这有点特别。您正在使用向量:

R> is.vector(l1)
[1] TRUE
R> is.list(l1)
[1] FALSE

不要调用变量 list1如果它们是向量。

因为你有一个向量，所以有很多可能性。

%in%运算符(operator)

R> l1 = c("a", "b", "c", "d")
R> l2 = c("a", "a", "d", "d")
R> l1[l1 %in% l2]
 [1] "a" "d"

或使用 is.element

R> l1[is.element(l1, l2)]
 [1] "a" "d"

还有unique :

R> unique(l2)
 [1] "a" "d"

在您对@mrdwab 发表评论之后，您可以使用 sapply 的组合来计算出现次数。和 unique

sapply(unique(l1), function(i) sum(i==l2))

i==l2检查成员(member)资格，sum计算 TRUE 出现的次数和 sapply基本上只是 unique(l1) 上的 for 循环

R> sapply(unique(l1), function(i) sum(i==l2))
a b c d 
2 0 0 2

@mrdwab 的一个非常好的建议是使用 table和 colSums :

R> table(l1, l2)
  l2 l1  
   a d
 a 1 0
 b 1 0
 c 0 1
 d 0 1
R> colSums(table(l1, l2))
 a d 
 2 2