在R中,发现部分匹配另一个数据帧中的行的行

2023年2月1日 204次阅读

我有以下两个数据框：

> df1
# A tibble: 4 x 4
    x     y     z     w
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
    4     5     8     9
    4     6     7     4
    3     6     7    10
    8     2     8     9
> df2
# A tibble: 4 x 4
    x     y     z     w
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
    6     2     7     9
    2     6     7    10
    4     5     8    12
    4     5     8     3

我想发现df2中哪些行在df1中匹配,其中匹配意味着在至少n / 2列中相同.

所以在这个例子中,df2中的第1行与df1中的第4行匹配(第1列和第3列),df2中的第2行与第2列和第3列的df1中的第2行以及第2,3,4列中的第3行相匹配上.

我还必须保存重复行的位置以及它们匹配的列.

对于小数据集,我可以复制两个数据集并减去它们并计算零.然而,我需要的是一个可以在非常大的数据集(~20K行)上工作的解决方案.

有任何想法吗？ dplyr解决方案(而不是data.table)将受到高度赞赏.

最佳答案 最终输出可能不是理想的格式,但它至少应该包含您正在寻找的信息,并且可以使用更多的字段/列.

df1 <- read.table(text =
             "x     y     z     w
              4     5     8     9
              4     6     7     4
              3     6     7    10
              8     2     8     9",
              header = T)

df2 <- read.table(text =
             "x     y     z     w
              6     2     7     9
              2     6     7    10
              4     5     8    12
              4     5     8     3",
              header = T)


library(dplyr)
library(tidyr)

为每个数据框添加行ID号,并使用gather将数据从wide更改为long. (我假设每行可以被视为唯一ID)：

df1 <- df1 %>% 
  mutate(df1_id = row_number()) %>%
  gather(field, value, x:w) %>% 
  arrange(df1_id)

df2 <- df2 %>% 
  mutate(df2_id = row_number()) %>% 
  gather(field, value, x:w) %>% 
  arrange(df2_id)

使用字段/列和值上的inner_join加入两个数据框.然后使用group和filter来仅获取具有两个或多个匹配项的字段和值组合

df2 %>% 
  inner_join(df1, by = c('value', 'field')) %>%
  group_by(df2_id, df1_id) %>% 
  filter(n()>=2) %>%  # where 2 is the minimum number of matches
  arrange(df2_id, df1_id, value) %>% 
  select(df2_id, df1_id, field, value)

# A tibble: 13 x 4
# Groups:   df2_id, df1_id [5]
   df2_id df1_id field value
    <int>  <int> <chr> <int>
 1      1      4 y         2
 2      1      4 w         9
 3      2      2 y         6
 4      2      2 z         7
 5      2      3 y         6
 6      2      3 z         7
 7      2      3 w        10
 8      3      1 x         4
 9      3      1 y         5
10      3      1 z         8
11      4      1 x         4
12      4      1 y         5
13      4      1 z         8

你可以看到df2 row id 1匹配字段y和w上的df1 row 4,
df2第2行匹配字段y和z上的df1第2行,
df2第2行也匹配字段y,x和w上的df1第3行.
df2行3和4匹配x,y和z上的df1行1.

安排和选择实际上只是更容易查看数据的必要条件.

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