R：列表2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有多少差异。

例如：

列表1

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

两个元素都在列表2

我能够做到这一点与一个循环，并总和，但它是非常低效的。在R中有这样的功能吗？

我检查了setdiff和比较软件包，但没有找到任何有用的东西。

感谢您的想法，

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

一个主要点：你的列表ISN” t 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 

不叫变量list1如果他们是载体。

---

既然你有一个向量有很多的可能性打开。

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. 还有unique：

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

   继您的评论对@mrdwab，您可以使用和sapply组合unique

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

   i==l2检查会员数出现的次数，时间真出现和sapply的sum计数数基本上是一个for循环在unique(l1)

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

4. 一个很不错的建议，从@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

您是否尝试过这样的事情？

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

更新

既然你正在寻找的频率，我也觉得是很自然的考虑table。

总体来说，我觉得问题有点混乱。您的问题指出，您正在查找出现在另一个列表（list2）中的出现次数（list1），但在接受的答案中（和我的coSums(table...示例中，您还计算d，其中未出现。在list1因此，我提供使用table和%in%，你的问题相匹配的最后一个例子，但可能不是你在找什么这是：

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

# a 
# 2