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我有两个包含一系列案例的数据框。一个来自时间 1，一个来自时间 2。我正在寻找一种方法来快速识别时间 1 和时间 2 之间发生变化的情况，但我有点卡住了。

这是一个例子。所以，我有一个从时间 1 开始的数据框，

df.t1 <- data.frame(id = c(1,1,1,2,2,3,3,5,5,6), ABC = LETTERS[1:10], Num = 101:110)

它看起来像这样，

df.t1
   id ABC Num
1   1   A 101
2   1   B 102
3   1   C 103
4   2   D 104
5   2   E 105
6   3   F 106
7   3   G 107
8   5   H 108
9   5   I 109
10  6   J 110

时间两滚

df.t2 <- df.t1

并且发生了一些变化，

df.t2[3,3] <- 104
df.t2[2,2] <- "H"
df.t2[8,3] <- 999
df.t2[10,3] <- NA
df.t2[11,] <- c(3, "J", 107)

这是时间 2，

df.t2
   id ABC  Num
1   1   A  101
2   1   H  102
3   1   C  104
4   2   D  104
5   2   E  105
6   3   F  106
7   3   G  107
8   5   H  999
9   5   I  109
10  6   J <NA>
11  3   J  107

我现在正在寻找一种快速删除案例的方法，所有 id，对于在时间 1 和时间 2 之间的案例（任何行）中没有发生任何变化的情况。在具体示例中，只有 id #2 没有变化发生在时间 1 和时间 2 之间。

我正在寻找一个看起来像这样的最终结果，

(df <- subset(df.t2, id != 2))
   id ABC  Num
1   1   A  101
2   1   H  102
3   1   C  104
6   3   F  106
7   3   G  107
8   5   H  999
9   5   I  109
10  6   J <NA>
11  3   J  107

任何帮助，将不胜感激。

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5 回答 5

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我认为这会奏效。使用的解决方案data.table：

require(data.table)
dt1 <- data.table(df.t1)
dt2 <- data.table(df.t2)
# your conversion made them characters
dt2[, `:=`(id = as.numeric(id), Num = as.numeric(Num))]
setkey(dt1, "id", "ABC")
setkey(dt2, "id", "ABC")
dt <- dt1[dt2]
dt2[id %in% dt[, !(all(Num == Num.1)) | any(is.na(c(Num, Num.1))), by=id][V1 == TRUE]$id]

#    id ABC Num
# 1:  1   A 101
# 2:  1   C 104
# 3:  1   H 102
# 4:  3   F 106
# 5:  3   G 107
# 6:  3   J 107
# 7:  5   H 999
# 8:  5   I 109
# 9:  6   J  NA

或者，在获得后dt = dt1[dt2]：

dt2[id %in% dt[, ctr := Num %in% Num.1, by=1:nrow(dt)][ctr == FALSE, unique(id)]]
于 2013-02-14T00:52:54.000 回答
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如何使用 data.table 和所有的键控id，ABC和NUM

require(data.table)
dt1 <- data.table(df.t1)
dt2 <- data.table(df.t2)
# your conversion made them characters
dt2[, `:=`(id = as.numeric(id), Num = as.numeric(Num))]
setkey(dt1, "id", "ABC", "Num")
setkey(dt2, "id", "ABC", "Num")
# then it is just

dt2[dt2[!dt1][,list(unique(id))]]


   id ABC Num
1:  1   A 101
2:  1   C 104
3:  1   H 102
4:  3   F 106
5:  3   G 107
6:  3   J 107
7:  5   H 999
8:  5   I 109
9:  6   J  NA

这在 dt2 和 dt1 之间使用非连接，从中选择唯一的 id 值，然后dt2适当地对数据进行子集化。

关于键中的 NA 值有问题的警告....

于 2013-02-14T01:12:07.337 回答
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试试这个：

df.t1$interact <- with(df.t1, interaction(id, ABC, Num))
df.t2$interact <- with(df.t2, interaction(id, ABC, Num))

change.ids <- unique(df.t2$id[!df.t2$interact %in% df.t1$interact])
new.df <- df.t2[df.t2$id %in% change.ids,]
于 2013-02-14T00:40:05.330 回答
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我真的很喜欢@alexwhan 在这里的回答https://stackoverflow.com/a/14865931/210673，但听起来组合很慢，因为有很多列和长字符串。我想知道在数字上为每个组合获取一个唯一的数字是否会更快。

# get a matrix of unique integers for each column (stacking the two data frames)
ms <- do.call(cbind, lapply(seq_len(ncol(df.t1)), function(ni) {
  xi <- c(as.character(df.t1[[ni]]), as.character(df.t2[[ni]]))
  match(xi, unique(xi))
}))
# convert to base max(ms) to get a single unique identifying number
us <- as.vector(ms %*% max(ms)^c(0:(ncol(ms)-1)))
u2 <- us[(nrow(df.t1)+1):length(us)]
u1 <- us[1:nrow(df.t1)]
# now get changed values and proceed as in alexwhan's answer
ch <- unique(df.t2$id[! u2 %in% u1])
df.t2[df.t2$id %in% ch,]

这是获取us变量的一种稍微不同的方法，我希望它会慢一点，但更注意将所有内容保留为整数而不是浮点数字，因此应该保证唯一性，我相信任何浮点溢出都会导致警告。（我也减去了一个，ms因为它仍然是独一无二的，而且一切都小了一点。）

base <- as.integer(max(ms)^c(0:(nrow(ms)-1)))
us <- apply((ms-1L) * base, 2, sum)
于 2013-02-14T03:30:34.790 回答
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好的，这是一个带有一些循环的替代方案。我还没有尝试过更复杂的示例，但请看一下：

no.change <- vector()
#identifies rows which don't change
for(i in 1:nrow(df.t2)) { 
    for(k in 1:nrow(df.t1)) {
    if(all(df.t2[i,]==df.t1[k,],na.rm=TRUE)) #na.rm gets rid of error
   no.change <- c(no.change, i)
  }
}
# gets ids from all the other rows
id.change <- df.t2$id[-no.change]
df <- df.t2[df.t2$id %in% id.change,]
于 2013-02-14T01:45:12.493 回答