将矩阵的行与另一个进行比较答案

【问题标题】：compare rows of matrix to another将矩阵的行与另一个进行比较
【发布时间】：2019-03-14 12:36:07
【问题描述】：

我有两个矩阵，一个来自实验 (df1)，另一个来自参考 (df2)。它们是来自样本的半定量值，从 1 到 50。我想比较实验中 df1 的每一行，这些值是否都为真（与参考值相同）。

df1:

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    6   14   32   38   40   48
 [2,]    1   12   17   20   36   47
 [3,]    7   15   29   33   40   42
 [4,]    7   13   28   33   35   48
 [5,]    1    2   13   36   38   41
 [6,]   12   20   37   38   41   48
 [7,]   13   14   28   34   36   43
 ...more rows

 df2:
       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    5   12   14   15   24   32
 [2,]    4    5   13   22   34   47
 [3,]    1   14   24   29   34   36
 [4,]    7   13   28   33   35   48
 [5,]   13   14   28   34   36   43
 [6,]    4   10   13   17   29   30
 [7,]    4   15   22   30   36   43
 [8,]    1   11   18   36   41   48
 [9,]   14   17   18   24   43   47
[10,]   13   24   32   34   41   47
...more rows

desired output:
 V1  V2   V3   V4   V5   V6   V7
 7   13   28   33   35   48   TRUE
13   14   28   34   36   43   TRUE

如何将一个矩阵的所有行与另一个矩阵进行比较以对所有 TRUE 行进行排序？谢谢。

【问题讨论】：

这些是矩阵仅供参考
看起来你需要inner_join 或merge 其中by 包含所有列

标签： r matrix boolean compare apply

【解决方案1】：

这是执行此操作的一种方法 -

x <- matrix(1:4, nrow=2)

     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4

y <- matrix(c(1,2,5,4), nrow=2)

     [,1] [,2]
[1,]    1    5
[2,]    2    4

do.call(paste, as.data.frame(x)) %in% do.call(paste, as.data.frame(y))

FALSE  TRUE

我猜这应该比在所有列中执行inner_join 更快。

【讨论】：

也许吧。也许不吧。对数据框的所有强制都可能代价高昂。
我猜海报已经有数据框了。对他为什么发布矩阵感到困惑。

【解决方案2】：

使用for() which() 和%in% 的替代方法：

# For reproducibility these random matrices usually have >1 match for example
# Run again if not.
data1 <- matrix(sample(c(0,1),60, replace = TRUE),ncol = 5)
data2 <- matrix(sample(c(0,1),60, replace = TRUE),ncol = 5)


# You can use some 'helper' character string vectors
data1.str <- apply(data1, 1, paste0, collapse="")
data2.str <- apply(data2, 1, paste0, collapse="")
data.match <- c()
for(i in 1:length(data1.str)){
  data.match <- append(data.match, which(data1.str %in% data2.str[i]))
} 
# Gives your matched rows already
data1[data.match,]

# For completeness to give desired output:
matched <- as.data.frame(data1)
matched$data.match <- rep(FALSE,nrow(matched))
matched$data.match[data.match] <- TRUE

> matched[which(matched$data.match == TRUE),]
   V1 V2 V3 V4 V5 data.match
4   1  1  0  0  1       TRUE
6   0  1  1  1  1       TRUE
7   1  1  0  0  0       TRUE
9   0  0  0  0  0       TRUE
10  0  1  0  0  1       TRUE

【讨论】：