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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

我可以通过循环和求和来做到这一点，但效率很低。R中有什么功能可以做到这一点吗？

我检查了 setdiff 和 compare 包，但没有找到任何帮助。

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)
        }
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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

list1如果它们是向量，请不要调用变量。

因为你有一个向量，所以有很多可能性。

  1. 运营%in%商

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

  2. 或使用is.element

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

  3. 还有unique：

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

    在您对@mrdwab 发表评论后，您可以使用sapply和的组合来计算出现次数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基本上只是一个 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tableand 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
于 2012-07-16T09:14:46.153 回答
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你有没有尝试过这样的事情？

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

更新

由于您正在寻找频率，我也认为考虑table.

总的来说，我觉得这个问题有点令人困惑。您的问题表明您正在寻找一个列表 ( list2) 中出现在另一个列表 ( list1) 中的出现次数，但在接受的答案中（在我的coSums(table...示例中，您也在计算d，它没有出现在 中list1。因此，我我提供了最后一个示例table，%in%它与您的问题相匹配，但可能不是您想要的。这里是：

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

# a 
# 2
于 2012-07-16T09:10:50.477 回答