如何比较R中不同data.Frame中的两列

我在R公司做第一个真正的项目，遇到了一个问题。我试图比较两个不同data.Frame中的两列。我试着运行代码

matrix1 = matrix
for (i in 1:2000){
  if(data.QW[i,1] == data.RS[i,1]){
    matrix1[i,1]== "True"
  }
  else{
    matrix1[i,1]== "False"
  }
}

我得到了这个错误：

Error in Ops.factor(data.QW[i,1], data.RS[i,1]) : 
  level sets of factors are different

我认为这可能是因为QW和RS的行长度不同。但我正在尝试查看这些错误在不同的data.frames中的位置，并根据源文档修复它们

我也不确定矩阵是否能解决这个问题，或者我是否需要将它变成一个向量，并每次将它rbind到矩阵中

---

对此，如有任何好的阅读，我们将不胜感激。

如评论中所述，提供一个包含数据框内容的可复制示例将非常有帮助

---

根据问题主题的听起来，您似乎希望将数据帧A的第1列与数据帧B的第1列进行比较，并将结果存储在逻辑向量中。如果该摘要准确无误，请查看。

如评论中所述，提供一个包含数据框内容的可复制示例将很有帮助

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根据问题主题的听起来，您似乎希望将数据帧A的第1列与数据帧B的第1列进行比较，并将结果存储在逻辑向量中。如果这个总结是准确的，请看一看。

评论太长了

一些意见：

您的列，

data.QW[，1]

和

data.RS[，1]

几乎肯定是影响因素

这些因素几乎肯定有不同的水平集（其中一个因素可能有另一个因素的水平子集）。发生这种情况时，使用

=

进行比较将不起作用

如果使用类似于

read.csv（…）

的方法将数据读入这些data.frames，则默认情况下，包含字符数据的任何列都会转换为因子。您可以通过在调用

read.csv（…）

中设置

stringsAsFactors=FALSE

来更改该行为。这是一个非常普遍的问题

一旦您解决了因子/级别问题，就可以通过使用以下简单方法避免循环：

data.QW[1:2000,1]==data.RW[1:2000,1]

。这将创建一个长度为2000的向量，其中包含所有比较。不需要循环。当然，这假设两个data.frames都至少有2000行

以下是第2项的示例：

x <- as.factor(rep(LETTERS[1:5],3))   # has levels: A, B, C, D, E
y <- as.factor(rep(LETTERS[1:3],5))   # has levels: A, B, C
y==x
# Error in Ops.factor(y, x) : level sets of factors are different

---

x评论太长

一些意见：

您的列，
data.QW[，1]
和
data.RS[，1]
几乎肯定是影响因素
这些因素几乎肯定有不同的水平集（其中一个因素可能有另一个因素的水平子集）。发生这种情况时，使用
=
进行比较将不起作用
如果使用类似于
read.csv（…）
的方法将数据读入这些data.frames，则默认情况下，包含字符数据的任何列都会转换为因子。您可以通过在调用
read.csv（…）
中设置
stringsAsFactors=FALSE
来更改该行为。这是一个非常普遍的问题
一旦您解决了因子/级别问题，就可以通过使用以下简单方法避免循环：
data.QW[1:2000,1]==data.RW[1:2000,1]
。这将创建一个长度为2000的向量，其中包含所有比较。不需要循环。当然，这假设两个data.frames都至少有2000行
以下是第2项的示例：

x <- as.factor(rep(LETTERS[1:5],3))   # has levels: A, B, C, D, E
y <- as.factor(rep(LETTERS[1:3],5))   # has levels: A, B, C
y==x
# Error in Ops.factor(y, x) : level sets of factors are different

x下面的函数
compare
比较数据帧或矩阵
a、b
以查找
b
中
a
的行匹配。它返回
b
中匹配的第一行位置（在需要进行一些内部排序以加速思考之后）。
a
中与
b
中不匹配的行的返回值为
0
。应处理数字、字符和因子列类型及其混合（后者仅适用于
data.frames
）。检查函数定义下面的示例

compare<-function(a,b){

    #################################################
    if(dim(a)[2]!=dim(b)[2]){
        stop("\n Matrices a and b have different number of columns!")
    }
    if(!all(sapply(a, class)==sapply(b, class))){
        stop("\n Matrices a and b have incomparable column data types!")    
    }
    #################################################
    if(is.data.frame(a)){
        i <- sapply(a, is.factor)
        a[i] <- lapply(a[i], as.character)
    }
    if(is.data.frame(b)){
        i <- sapply(b, is.factor)
        b[i] <- lapply(b[i], as.character)
    }
    len1<-dim(a)[1]
    len2<-dim(b)[1]
    ord1<-do.call(order,as.data.frame(a))
    a<-a[ord1,]
    ord2<-do.call(order,as.data.frame(b))
    b<-b[ord2,]     
    #################################################
    found<-rep(0,len1)  
    dims<-dim(a)[2]
    do_dims<-c(1:dim(a)[2]) 
    at<-1
    for(i in 1:len1){
        for(m in do_dims){
            while(b[at,m]<a[i,m]){
                at<-(at+1)      
                if(at>len2){break}              
            }
            if(at>len2){break}
            if(b[at,m]>a[i,m]){break}
            if(m==dims){found[i]<-at}
        }
        if(at>len2){break}
    }
    #################################################
    found<-found[order(ord1)]
    found<-ord2[found]
    return(found)

}
# example data sets:
ncols<-10
nrows<-1E4
a <- matrix(sample(LETTERS,size = (ncols*nrows), replace = T), ncol = ncols, nrow = nrows)
b <- matrix(sample(LETTERS,size = (ncols*nrows), replace = T), ncol = ncols, nrow = nrows)
b <- rbind(a,b) # example of b containing a
b <- b[sample(dim(b)[1],dim(b)[1],replace = F),] 
found<-compare(a,b)

a<-as.data.frame(a) # = conversion to factors
b<-as.data.frame(b) # = conversion to factors
found<-compare(a,b)

compare下面的函数
compare
比较数据帧或矩阵
a、b
以查找
b
中
a
的行匹配。它返回
b
中匹配的第一行位置（在需要进行一些内部排序以加速思考之后）。
a
中与
b
中不匹配的行的返回值为
0
。应处理数字、字符和因子列类型及其混合（后者仅适用于
data.frames
）。检查函数定义下面的示例

compare<-function(a,b){

    #################################################
    if(dim(a)[2]!=dim(b)[2]){
        stop("\n Matrices a and b have different number of columns!")
    }
    if(!all(sapply(a, class)==sapply(b, class))){
        stop("\n Matrices a and b have incomparable column data types!")    
    }
    #################################################
    if(is.data.frame(a)){
        i <- sapply(a, is.factor)
        a[i] <- lapply(a[i], as.character)
    }
    if(is.data.frame(b)){
        i <- sapply(b, is.factor)
        b[i] <- lapply(b[i], as.character)
    }
    len1<-dim(a)[1]
    len2<-dim(b)[1]
    ord1<-do.call(order,as.data.frame(a))
    a<-a[ord1,]
    ord2<-do.call(order,as.data.frame(b))
    b<-b[ord2,]     
    #################################################
    found<-rep(0,len1)  
    dims<-dim(a)[2]
    do_dims<-c(1:dim(a)[2]) 
    at<-1
    for(i in 1:len1){
        for(m in do_dims){
            while(b[at,m]<a[i,m]){
                at<-(at+1)      
                if(at>len2){break}              
            }
            if(at>len2){break}
            if(b[at,m]>a[i,m]){break}
            if(m==dims){found[i]<-at}
        }
        if(at>len2){break}
    }
    #################################################
    found<-found[order(ord1)]
    found<-ord2[found]
    return(found)

}
# example data sets:
ncols<-10
nrows<-1E4
a <- matrix(sample(LETTERS,size = (ncols*nrows), replace = T), ncol = ncols, nrow = nrows)
b <- matrix(sample(LETTERS,size = (ncols*nrows), replace = T), ncol = ncols, nrow = nrows)
b <- rbind(a,b) # example of b containing a
b <- b[sample(dim(b)[1],dim(b)[1],replace = F),] 
found<-compare(a,b)

a<-as.data.frame(a) # = conversion to factors
b<-as.data.frame(b) # = conversion to factors
found<-compare(a,b)

compare您可以查看
merge
-您可以设置
all=TRUE
来合并数据帧并用NA填充缺少的值，或者
match
更合适。此外，该矩阵中包含哪些类型的数据？这些解决方案依赖于它是某种独特的值。这将起作用，除非我不确定缺失的值在哪里。一个数据框中可能缺少一行。一个位置中可能缺少一行，另一行中可能缺少另一行，以此类推。只有一行正在进行比较（第1行），因此我不是您的意思。标题中说您正在比较两列。但这不是您的循环所做的。它正在比较第1行和第1列到2000列。我的水晶球坏了。您可以发布
dput（head（data.QW））
和
data.RS的相同内容吗？您可以查看
merge
-您可以设置
all=TRUE
来合并数据。框架并用NA填充缺少的值，或者
match
更合适。此外，该矩阵中包含哪些类型的数据？这些解决方案依赖于它是某种独特的值。这将起作用，除非我不确定缺失的值在哪里。一个数据框中可能缺少一行。一个位置中可能缺少一行，另一行中可能缺少另一行，等等。只有一行正在进行比较（第1行），所以我不是你的意思。标题上说你是compa