R:列表1中列表1的元素数量/出现次数

Question

我想比较两个列表(两行数据帧)并计算两个列表之间的差异.

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

我能够用循环和求和来做到这一点,但效率非常低.在R中有任何功能吗？

我检查了setdiff和比较包,但没有发现任何有用的东西.

谢谢你的想法,

文森特

我的功能如下:

        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:你的列表不是R列表 - 这有点特别.你正在使用矢量:

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

list1如果它们是向量,则不调用变量.

由于你有一个向量,有很多可能性开放.

1. 该%in%运营商

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

2. 或者使用 is.element

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

3. 还有unique:

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

   继以@mrdwab您的意见,您可以使用组合数出现的次数sapply和unique

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

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

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

4. @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