R 减去/找出具有不同列数的两个数据帧之间的差异

我对R比较陌生，还没有找到任何地方可以回答这个问题

我有两个数据帧，行数相同，列数不同。我想减去匹配列中的值，以确定两个数据帧之间的差异

例如，这两个数据帧与我正在使用的数据帧相似：

df1<-data.frame(Measure=rep("test",3),Filename=c("filename1","filename2","filename3"),Op1=c(79,72,95),Op2=c(NA,NA,5),Op3=c(75,64,66),Op4=c(86,71,58))

   Filename  Op1  Op2  Op3  Op4
1  filename1  79   NA   75   86
2  filename2  72   NA   64   71
3  filename3  95   5    66   58

df2<-data.frame(Measure=rep("test",3),Filename=c("filename1","filename2","filename3"),Op1=c(9,NA,5),Op4=c(80,70,50))

   Filename  Op1  Op4
1  filename1   9   80
2  filename2   NA  70
3  filename3   5   50

我想要的是类似于执行计算df1-df2得到：

  Measure  Filename  Op1  Op2  Op3  Op4
1  test   filename1  70   NA   75   6
2  test   filename2  72   NA   64   1
3  test   filename3  90   5    66   8

我尝试用

diff

替换函数中的

sum

，但没有成功

你知道怎么做吗

编辑-我意识到该功能包括对列表的引用，我将这些数据帧保存在其中并对其进行了更改

跟进：处理NA值

到目前为止，答案是有效的，但在使用实际数据进行测试时，我注意到在df2有NA但df1有值的情况下，结果输出包含NA，而不是df1中的值。我将把df2中的一个值更改为NA以反映这一点

在@akrun和@IceCreamToucan当前的回答中，输出将是

  Measure  Filename  Op1  Op2  Op3  Op4
1  test   filename1  70   NA   75   6
2  test   filename2  NA   NA   64   1
3  test   filename3  90   5    66   8

---

我假设这是代码中的某个地方的NA.rm=T，或者我需要在过程的前面处理NA值，但是如果知道答案中是否有可以解决这一问题的调整，这将是非常有用的。

这里有一个使用

数据，table

进行连接的选项。获取两个数据集中通用的列名（

intersect

），并删除不需要比较的列名（

setdiff

）

使现代化 与NA相比的任何值都返回NA，类似地

72-NA
#[1] NA

为了避免此问题，我们可以用0替换

NA

，然后进行差异处理

setDT(df1)[df2, (nm1) := Map(function(x, y) replace(x, is.na(x), 0) - 
     replace(y, is.na(y), 0), 
    mget(nm1),mget(paste0("i.", nm1))), on = .(Measure, Filename)]

df1
#   Measure  Filename Op1 Op2 Op3 Op4
#1:    test filename1  70  NA  75   6
#2:    test filename2  72  NA  64   1
#3:    test filename3  90   5  66   8

---

这里有一个使用

数据，table

进行连接的选项。获取两个数据集中通用的列名（

intersect

），并删除不需要比较的列名（

setdiff

）

使现代化 与NA相比的任何值都返回NA，类似地

72-NA
#[1] NA

为了避免此问题，我们可以用0替换

NA

，然后进行差异处理

setDT(df1)[df2, (nm1) := Map(function(x, y) replace(x, is.na(x), 0) - 
     replace(y, is.na(y), 0), 
    mget(nm1),mget(paste0("i.", nm1))), on = .(Measure, Filename)]

df1
#   Measure  Filename Op1 Op2 Op3 Op4
#1:    test filename1  70  NA  75   6
#2:    test filename2  72  NA  64   1
#3:    test filename3  90   5  66   8

---

如果要将

df1

中的一行与

df2

中的同一行进行比较，即匹配索引并且不检查某些联接列的相等性，则可以从

df1[公共列]

中减去

df2[公共列]

，然后将结果分配回

df1

（或一份副本）

---

如果要将

df1

中的一行与

df2

中的同一行进行比较，即匹配索引并且不检查某些联接列的相等性，则可以从

df1[公共列]

中减去

df2[公共列]

，然后将结果分配回

df1

（或一份副本）

---

很好，谢谢。我也差不多能理解你的解释——我想！我可以在哪里找到更多关于这里发生的事情的信息？快速查询-我注意到这会用我想要的输出“覆盖”df1帧。作业在这里是如何进行的？我是否使用df3@MWilding我会使用

copy

即

df3@MWilding即
traceem（df1）#[1]“df3 traceem（df3）[1]”
抱歉，我刚刚更新了这个问题-当df2包含NA但df1有一个值时出现了问题感谢更新，我可以确认这是有效的。我想我可能会回到源数据，在那里处理NA值，以避免下游出现类似的问题。这很好，谢谢。我也差不多能理解你的解释——我想！我可以在哪里找到更多关于这里发生的事情的信息？快速查询-我注意到这会用我想要的输出“覆盖”df1帧。作业在这里是如何进行的？我是否使用df3@MWilding我会使用
copy
即
df3@MWilding即
traceem（df1）#[1]“df3 traceem（df3）[1]”
抱歉，我刚刚更新了这个问题-当df2包含NA但df1有一个值时出现了问题感谢更新，我可以确认这是有效的。我想我可能会回到源数据，在那里处理NA值，以避免下游出现类似的问题。如果我理解正确，您要做的是识别包含数据的公共列名，复制“主”数据帧，然后为已识别的公共列执行减法。我很喜欢这个：）是的，这是一个准确的描述。请你看看问题的更新，看看你是否愿意更新答案？如果我理解正确，你所做的是识别包含数据的常用列名，复制“主”数据帧，然后对标识的公共列执行减法。我很喜欢这个：）是的，这是一个准确的描述。请你看看问题的更新，看看你是否愿意更新答案？
72-NA
#[1] NA

setDT(df1)[df2, (nm1) := Map(function(x, y) replace(x, is.na(x), 0) - 
     replace(y, is.na(y), 0), 
    mget(nm1),mget(paste0("i.", nm1))), on = .(Measure, Filename)]

df1
#   Measure  Filename Op1 Op2 Op3 Op4
#1:    test filename1  70  NA  75   6
#2:    test filename2  72  NA  64   1
#3:    test filename3  90   5  66   8

common <- intersect(names(df1), names(df2))[-(1:2)]
new <- df1 # or copy(df1) if df1 is a data.table
new[common] <- df1[common] - df2[common]


new
#   Measure  Filename Op1 Op2 Op3 Op4
# 1    test filename1  70  NA  75   6
# 2    test filename2  70  NA  64   1
# 3    test filename3  90   5  66   8

common <- intersect(names(df1), names(df2))[-(1:2)]
new <- df1
new[common] <- new[common] - replace(df2[common], is.na(df2[common]), 0)


new
#   Measure  Filename Op1 Op2 Op3 Op4
# 1    test filename1  70  NA  75   6
# 2    test filename2  72  NA  64   1
# 3    test filename3  90   5  66   8