R 我如何测试不同级别的因子的不平等性？

例如，假设您正在计算一个80个残基的肽中所有相同的残基，当残基出现在另一个肽的相同位置时，就会发生匹配。但问题是水平的数量可能不一样，因为一些代表肽的字母[A-Z]会出现在一个肽中，而不会出现在下一个肽中。为简单起见，假设我们在三个肽中寻找完全相同的残基（字母在这些相同的位置匹配），因此答案是布尔真或假陈述，如果它们都匹配，则为真，如果它们不匹配，则为假。再次强调的是，因子的数量是不一样的，所以你不能测试肽x==肽y

编码：

> peptide_x <- as.factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80))
> peptide_y <- as.factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80))
> peptide_z <- as.factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80))

[1] “Y”

所以我们看到“Y”（酪氨酸）缺失。当你创建随机肽时，你可能会丢失另外一个或两个字母，你可以对任何一个肽这样做

如果我试着比较同等水平的因素，那么这是可行的：

> x <- c("M", "N", "A", "Q", "C")
> y <- c("N", "M", "A", "C", "Q") 
> xy_frame <- data.frame(x,y)
> xy_frame
> x == y

>xyxy\u帧xy\u帧
>x==y

[1] 假假真假 正如你所看到的，A是匹配的，所以第三个元素“A”是唯一的真理

令人震惊的是，该测试有效：

> x <- c("A", "A", "B", "Q", "C")
> y <- c("A", "Q", "C", "D", "R")
> x == y
[1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

>xyx==y
[1] 真假假假假

尽管因素的数量不尽相同。所以我想知道我的数据类型是否有问题，这就是为什么我不能测试这个：

> peptides <- data.frame(peptide_x, peptide_y)
> peptides$peptide_x == peptides$peptide_y

>肽肽$peptide\u x==肽$peptide\u y

运算因子错误（肽$peptide_x，肽$peptide_y）： 因素的水平集是不同的

那么，如果这是问题所在，我如何修复数据类型，或者我运行的测试是否正确

我只想计算不同因子水平的真-假

评论：

---

%中的%是否因为以下原因而无法正常工作

头部（肽x） [1] “C”“T”“X”“Z”“M”“A”

头部（肽_y） [1] “R”“G”“T”“U”“G”“U”

头部（肽x%肽y） [1] 真的真的真的真的

---

例如，每个肽的前6个字母不匹配，但它表示正确！怎么做

关于本规范：

x <- c("A", "A", "B", "Q", "C")
y <- c("A", "Q", "C", "D", "R")
R> x == y
[1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

---

使所有级别都存在，即使它们不存在

x <- factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80), levels = LETTERS) 
y <- factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80), levels = LETTERS) 
z <- factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80), levels = LETTERS)

---

或者，您可以将它们转换为角色并进行比较

Wow！非常感谢你！真聪明！FWIW，我经常发现因素是非常棘手的，只有在绘制不同水平的图时才有用。如果可能的话，我建议远离他们。是因为…>head（peptide_x）[1]“C”“T”“x”“Z”“M”“A”>head（peptide_y）[1]“R”“G”“T”“U”“G”“U”>head（peptide_x%in%peptide_y）[1]例如，每个肽的前6个字母不匹配，但它说的是真的！谢谢，这似乎很合乎逻辑。我很感激！

R> peptide_x <- sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80)
R> peptide_y <- sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80)

R> peptide_x %in% peptide_y
 [1]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[20]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
[39]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[58]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[77]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

x <- factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80), levels = LETTERS) 
y <- factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80), levels = LETTERS) 
z <- factor(sample(LETTERS[1:26], replace = TRUE, 80), levels = LETTERS)

> x==y
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[14] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
[27] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[40] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[53]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[66] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
[79] FALSE FALSE
> x==z
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[14] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[27] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[40] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
[53] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[66] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[79] FALSE FALSE
> y==z
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
[14] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
[27] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[40] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[53] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[66] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[79] FALSE FALSE