R 根据两个相似df之间的对比度创建一个新的数据帧

我有这样一个数据框：

  X Y  Z T
  1 2  4 2
  3 2  1 4
  7 5 NA 3

经过几步（不重要的是哪一步）我得到了这个df：

  X Y Z T
  1 2 4 2
  3 2 NA 4
  7 5 NA 3

我想获得一个新的数据帧，它只由在步骤中没有改变的行组成；结果是：

 X  Y  Z  T
 1  2  4  2
 7  5  NA 3

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我该怎么办？

使用

base R

的一个选项是

将每个数据集的行粘贴在一起，并比较（
=
）以创建一个逻辑向量，我们使用该向量对新数据集进行子集设置

dfO[do.call(paste, dfO) == do.call(paste, df),]
#   X Y  Z T
#1 1 2  4 2
#3 7 5 NA 3

其中，“dfO”是旧数据集，“df”是新数据集，您可以使用dplyr的
intersect
功能：

library(dplyr)
intersect(d1, d2)
#  X Y  Z T
#1 1 2  4 2
#2 7 5 NA 3

library(data.table)
setDT(d1)
setDT(d2)
fintersect(d1, d2)
#   X Y  Z T
#1: 1 2  4 2
#2: 7 5 NA 3

这是一个data.frame，相当于base R的
intersect
函数

如果您使用的是
data.table
s，该软件包还提供以下功能：

library(dplyr)
intersect(d1, d2)
#  X Y  Z T
#1 1 2  4 2
#2 7 5 NA 3

library(data.table)
setDT(d1)
setDT(d2)
fintersect(d1, d2)
#   X Y  Z T
#1: 1 2  4 2
#2: 7 5 NA 3

另一个
dplyr
解决方案：
semi\u-join

dt1 %>% semi_join(dt2, by = colnames(.))
  X Y  Z T
1 1 2  4 2
2 7 5 NA 3

数据

dt1 <- read.table(text = "X Y  Z T
  1 2  4 2
  3 2  1 4
  7 5 NA 3",
                  header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

dt2 <- read.table(text = "  X Y Z T
  1 2 4 2
                  3 2 NA 4
                  7 5 NA 3",
                  header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

dt1恐怕
semi-join
、
intersect
或
merge
都不是正确答案<代码>合并
和
相交
将无法正确处理重复的行。半联接将更改行的顺序

从这个角度来看，我认为到目前为止唯一正确的是akrun的

您还可以执行以下操作：

df1[rowSums(((df1 == df2) | (is.na(df1) & is.na(df2))), na.rm = T) == ncol(df1),]

但我认为akrun的方法更优雅，而且可能在速度方面表现得更好。
只是一个
合并
不是吗-
合并（dt1，dt2）
？@zx8754这可能不是重复，因为根据数据的结构，连接可能不是正确的答案。@ira根据提供的示例数据和预期输出，这是一个由所有列进行的简单的
合并，
，上面的邮件指出了这一点。@zx8754该示例可能会简化。这一行
我想获得一个新的数据帧，它只由在步骤中没有改变的行组成似乎没有请求联接的结果。@zx8754否，merge没有给我预期的结果。Akrun给了我一个解决方案，就是说，如果您没有重复的行或者您不关心行的顺序，那么所有的答案都可以。。。