R 匹配两个长度不等的日期列

我有以下数据样本

X <- c("11/12/2016", "12/12/2016", "13/12/2016","14/12/2016","15/12/2016","16/12/2016", "17/12/2016")
Y <- c("11/12/2016", "13/12/2016", "14/12/2016", "18/12/2016")

我尝试了以下代码，但没有得到所需的输出

> X <- as.Date(data$X)
> Y <- as.Date(data$Y)
> Z <- NA
> for (i in 1:length(X)) {
+ if(X[i] == Y){
+ Z <- Y}
+ else NA }

>X Y Z表示（i/1：长度（X））{
+如果（X[i]==Y）{
+Z试试这个：

您的数据：
>xy试试这个：

您的数据：
>xy您可以使用
merge
：

X <- c("11/12/2016", "12/12/2016", "13/12/2016","14/12/2016","15/12/2016","16/12/2016", "17/12/2016")
Y <- c("11/12/2016", "13/12/2016", "14/12/2016", "18/12/2016")

df_X <- data.frame(X)

df_Y <- data.frame(X = Y, Y = Y)

merge(df_X, df_Y, all = TRUE)

重要的一点是，复制要匹配的列并相应地命名，或者使用
by
-参数。
可以使用
merge
：

X <- c("11/12/2016", "12/12/2016", "13/12/2016","14/12/2016","15/12/2016","16/12/2016", "17/12/2016")
Y <- c("11/12/2016", "13/12/2016", "14/12/2016", "18/12/2016")

df_X <- data.frame(X)

df_Y <- data.frame(X = Y, Y = Y)

merge(df_X, df_Y, all = TRUE)

重要的一点是，复制要匹配的列并相应地命名，或者使用
by
-参数。
得到了答案

您需要的是将一个长向量的值与另一个向量的值“匹配”。为此，函数
match
非常完美，因为它返回匹配元素的向量位置。首先，输入数据（我添加了一些更正）：

希望这有帮助。
找到答案了

您需要的是将一个长向量的值与另一个向量的值“匹配”。为此，函数
match
非常完美，因为它返回匹配元素的向量位置。首先，输入数据（我添加了一些更正）：

希望这有帮助。
您的输出与您的
X
和
Y
输入不匹配。根据您提供的数据，您应该在第一行中得到错误。
as.Date（X）
对不起，我的错误。现在编辑输入是否在
if（X[i]=Y）中缺少一个
[i]
？请注意，
11/12/2016=0.0004546958
。因此，它是一个
数字
而不是一个
日期
。将您的
日期
设置为如下字符串
“11/12/2016”
，然后将其转换为日期，如以下所示
as.date（“11/12/2016”，“d/%m/%Y”）
，最后使用您想要的格式
格式（as.date（“11/12/2016”），%d/%m/%Y”），%d/%m/%Y”）
您的输出与
X
和
Y
输入不匹配。根据您提供的数据，您应该会在第一行本身出现错误。
as.Date（X）
对不起，我的错误。现在编辑了输入，您只是在
if（X[i]=Y）中缺少了一个
[i]
？请注意，
11/12/2016=0.0004546958
。因此，它是一个
数字
而不是一个
日期
。将您的
日期
设置为如下字符串
“11/12/2016”
，然后将其转换为日期，如以下所示
as.date（“11/12/2016”，“d/%m/%Y”）
，最后使用您想要的格式
格式（as.date（“11/12/2016”），%d/%m/%Y”），%d/%m/%Y”）
你不需要
哪一个
。除此之外，这个解决方案应该被接受，而不是模仿Santi的解决方案。至少你从我这里得到+1；-）不幸的是，Santi给出了正确的另一个答案，尽管我先回答了：-（.我真的很感激你的+1，它对我帮助很大。你不需要
哪个
。除此之外，这个解决方案应该被接受，而不是模仿桑蒂的解决方案。至少你从我这里得到+1；-）不幸的是，桑蒂给出了正确的另一个答案，尽管我先回答了：（.我真的很感激你的+1，它对我帮助很大。
> Z<-rep(NA,length(X))
> Z[which(X %in% Y)]<-X[which(X %in% Y)]
> Z
[1] "11/12/2016" NA           "13/12/2016" "14/12/2016" NA           NA           NA 

> data.frame(X,Y=Z)
           X          Y
1 11/12/2016 11/12/2016
2 12/12/2016       <NA>
3 13/12/2016 13/12/2016
4 14/12/2016 14/12/2016
5 15/12/2016       <NA>
6 16/12/2016       <NA>
7 17/12/2016       <NA>

X <- c("11/12/2016", "12/12/2016", "13/12/2016","14/12/2016","15/12/2016","16/12/2016", "17/12/2016")
Y <- c("11/12/2016", "13/12/2016", "14/12/2016", "18/12/2016")

df_X <- data.frame(X)

df_Y <- data.frame(X = Y, Y = Y)

merge(df_X, df_Y, all = TRUE)

library(tidyverse)
X <- c("11/12/2016", "12/12/2016", "13/12/2016","14/12/2016","15/12/2016","16/12/2016", "17/12/2016")
Y <- c("11/12/2016", "13/12/2016", "14/12/2016", "18/12/2016")

df_X <- tibble(X)

df_Y <- tibble(X = Y, Y = Y)

full_join(df_X, df_Y)

# Input data
X <- c("11/12/2016", "12/12/2016", "13/12/2016","14/12/2016","15/12/2016","16/12/2016", "17/12/2016")
Y <- c("11/12/2016", "13/12/2016", "14/12/2016", "18/12/2016")

# Transform into dates
X <- as.Date(X,"%d/%m/%Y")
Y <- as.Date(Y, "%d/%m/%Y")

# Run function match so you can see what can of output generates
match(x = X, table = Y)

# Create data.frame
Z <- data.frame(X = X, 
                # add matched values
              Y = Y[match(x = X, table = Y)])