R：列表2中列表1的元素數量/出現次數

Question

我想比較兩個列表（兩行數據幀）並計算兩個列表之間有多少差異。

例如：

列表1

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

兩個元素都在列表2

我能夠做到這一點與一個循環，並總和，但它是非常低效的。在R中有這樣的功能嗎？

我檢查了setdiff和比較軟件包，但沒有找到任何有用的東西。

感謝您的想法，

文森特

我的功能看起來像：

 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

一個主要點：你的列表ISN」 t R列表 - 這有點特別，你正在使用矢量：

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

不叫變量list1如果他們是載體。

---

既然你有一個向量有很多的可能性打開。

1. 的%in%操作

   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. 還有unique：

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

   繼您的評論對@mrdwab，您可以使用和sapply組合unique

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

   i==l2檢查會員數出現的次數，時間真出現和sapply的sum計數數基本上是一個for循環在unique(l1)

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

4. 一個很不錯的建議，從@mrdwab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 
   

Answer 2

您是否嘗試過這樣的事情？

list1 = c("a", "b", "c", "a") 
list2 = c("a", "a", "d", "d") 
list2 %in% list1 
# [1] TRUE TRUE FALSE FALSE 

更新

既然你正在尋找的頻率，我也覺得是很自然的考慮table。

總體來說，我覺得問題有點混亂。您的問題指出，您正在查找出現在另一個列表（list2）中的出現次數（list1），但在接受的答案中（和我的coSums(table...示例中，您還計算d，其中未出現。在list1因此，我提供使用table和%in%，你的問題相匹配的最後一個例子，但可能不是你在找什麼這是：

table(list2[which(list2 %in% list1)]) 

# a 
# 2