列列表上的R-Dplyr

我将两个数据帧合并，然后将所有

.x

列与所有

.y

列进行比较，以确保它们相同。我在下面留下了一个可复制的代码示例，其中包含一个输入示例和所需的输出。您可以看到，我正在使用

dplyr

来

选择

、

变异

、和

筛选

进行每列比较，然后将

rbind

组合在一起以获得一个

df

我希望能够使用某种

grep

调用

.x

和

.y

的所有列，然后

使用sapply

循环所有列。有什么方法可以更优雅地做到这一点吗

library(dplyr)

df <- data.frame(FoundOn = letters[1:10], ItemId = 1:10,
                 Brand = rep(c("Nike", "UnderArmor"), 5),
                 Product = rep(c("shoes", "shorts", "hat", "shirt", "pants"),2),
                 color.x = c(rep(c("red", "green", "blue"), 3), "red"),
                 color.y = c(rep(c("blue", "green", "red", "red"), 2), "blue", "green"),
                 price.x = rep(c(100,50, 25, 60, 80), 2),
                 price.y = rep(c(125,50, 30, 60, 80), 2))

ColorCheck <- df %>%
  select(FoundOn, ItemId, Brand, Product, color.x, color.y) %>%
  mutate(Check = color.x == color.y, CheckFrom = "ColorCheck") %>%
  filter(Check == F)

PriceCheck <- df %>%
  select(FoundOn, ItemId, Brand, Product, price.x, price.y) %>%
  mutate(Check = price.x == price.y, CheckFrom = "PriceCheck") %>%
  filter(Check == F)

#desired output:
Checks <- rbind(ColorCheck %>% rename(From.x = color.x, From.y = color.y),
                PriceCheck %>% rename(From.x = price.x, From.y = price.y))

库（dplyr）
df%
变异（Check=color.x==color.y，CheckFrom=“ColorCheck”）%>%
过滤器（检查==F）
价格支票%
选择（FoundOn、ItemId、品牌、产品、price.x、price.y）%>%
变异（Check=price.x==price.y，CheckFrom=“PriceCheck”）%>%
过滤器（检查==F）
#期望输出：
检查%rename（From.x=color.x，From.y=color.y），
PriceCheck%>%重命名（From.x=price.x，From.y=price.y））

在寻求帮助时，您应该提供一个简单的示例输入和所需输出，用于测试和验证可能的解决方案。抱歉！我想你上次叫我@MrFlick！我将继续我的问题陈述。我正在努力添加示例。谢谢。我已经更新了示例。