如何遍历R中的列

Question

我有一个非常大的数据集，包括 250 个字符串和数字变量。我想将一个接一个的列一起比较。例如，我将比较（差异）第一个变量与第二个变量，第三个变量与第四个变量，第五个变量与第六个变量，依此类推。
例如（数据集的结构类似于这个例子），我想比较 number.x 和 number.y，day.x 和 day.y，school.x 和 school.y 等等。

number.x<-c(1,2,3,4,5,6,7)
number.y<-c(3,4,5,6,1,2,7)
day.x<-c(1,3,4,5,6,7,8)
day.y<-c(4,5,6,7,8,7,8)
school.x<-c("a","b","b","c","n","f","h")
school.y<-c("a","b","b","c","m","g","h")
city.x<- c(1,2,3,7,5,8,7)
city.y<- c(1,2,3,5,5,7,7) 

Answer 1

你的意思是，像这样的东西？

> number.x == number.y
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
> length(which(number.x==number.y))
[1] 1
> school.x == school.y
[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
> test.day <- day.x == day.y
> test.day
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

编辑：鉴于上面的示例变量，我们有：

df <- data.frame(number.x,
             number.y,
             day.x,
             day.y,
             school.x,
             school.y,
             city.x,
             city.y,
             stringsAsFactors=FALSE)

n <- ncol(df)  # no of columns (assumed EVEN number)

k <- 1
comp <- list()  # comparisons will be stored here

while (k <= n-1) {
      l <- (k+1)/2
      comp[[l]] <- df[,k] == df[,k+1]
      k <- k+2
}

之后，您将拥有：

> comp
[[1]]
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE

[[2]]
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

[[3]]
[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

[[4]]
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

要获得k 和k+1 列之间的比较结果，请查看comp 的(k+1)/2 元素-即要获得第7 列和第8 列之间的比较结果，请查看comp元素8/2=4:

> comp[[4]]
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

编辑 2：将比较作为数据框中的新列：

new.names <- rep('', n/2)
for (i in 1:(n/2)) {
     new.names[i] <- paste0('V', i)
}

cc <- as.data.frame(comp, optional=TRUE)
names(cc) <- new.names

df.new <- cbind(df, cc)

之后，你有：

> df.new
  number.x number.y day.x day.y school.x school.y city.x city.y    V1    V2    V3    V4
1        1        3     1     4        a        a      1      1 FALSE FALSE  TRUE  TRUE
2        2        4     3     5        b        b      2      2 FALSE FALSE  TRUE  TRUE
3        3        5     4     6        b        b      3      3 FALSE FALSE  TRUE  TRUE
4        4        6     5     7        c        c      7      5 FALSE FALSE  TRUE FALSE
5        5        1     6     8        n        m      5      5 FALSE FALSE FALSE  TRUE
6        6        2     7     7        f        g      8      7 FALSE  TRUE FALSE FALSE
7        7        7     8     8        h        h      7      7  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE