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R別のデータフレームに表示されないデータフレームからすべての行を選択する

グーグルキーワードでは解決できなかったトリッキーなR問題を解決しようとしています。具体的には、値が別のデータフレームに表示されないデータフレームのサブセットを取得しようとしています。次に例を示します。

> test
      number    fruit     ID1  ID2 
item1 "number1" "apples"  "22" "33"
item2 "number2" "oranges" "13" "33"
item3 "number3" "peaches" "44" "25"
item4 "number4" "apples"  "12" "13"
> test2
      number    fruit     ID1   ID2 
item1 "number1" "papayas" "22"  "33"
item2 "number2" "oranges" "13"  "33"
item3 "number3" "peaches" "441" "25"
item4 "number4" "apples"  "123" "13"
item5 "number3" "peaches" "44"  "25"
item6 "number4" "apples"  "12"  "13"
item7 "number1" "apples"  "22"  "33"

Testとtest2の2つのデータフレームがあります。目標は、一部の値が同じであっても、test2の行全体を選択してtestに表示されないようにすることです。

必要な出力は次のようになります。

item1 "number1" "papayas" "22"  "33"
item2 "number3" "peaches" "441" "25"
item3 "number4" "apples"  "123" "13"

行または列の数は任意ですが、私の特定のケースでは、1つのデータフレームが他のデータフレームの直接のサブセットです。

私はRサブセット（）、マージ（）、およびwhich（）関数を広範囲に使用しましたが、可能であれば、これらを組み合わせて使用​​して必要なものを取得する方法を理解できませんでした。

編集：これらの2つのテーブルを生成するために使用したRコードは次のとおりです。

test <- data.frame(c("number1", "apples", 22, 33), c("number2", "oranges", 13, 33),
    c("number3", "peaches", 44, 25), c("number4", "apples", 12, 13))

test <- t(test)
rownames(test) = c("item1", "item2", "item3", "item4")
colnames(test) = c("number", "fruit", "ID1", "ID2")

test2 <- data.frame(data.frame(c("number1", "papayas", 22, 33), c("number2", "oranges", 13, 33),
    c("number3", "peaches", 441, 25), c("number4", "apples", 123, 13),c("number3", "peaches", 44, 25), c("number4", "apples", 12, 13)  ))

test2 <- t(test2)
rownames(test2) = c("item1", "item2", "item3", "item4", "item5", "item6")
colnames(test2) = c("number", "fruit", "ID1", "ID2")

前もって感謝します！

rdataframesubset
15
so13eit

別の方法は次のとおりです。

x <- rbind(test2, test)
x[! duplicated(x, fromLast=TRUE) & seq(nrow(x)) <= nrow(test2), ]
#        number   fruit ID1 ID2
# item1 number1 papayas  22  33
# item3 number3 peaches 441  25
# item4 number4  apples 123  13

編集： 行名を保持するように変更されました。

15
Matthew Plourde

これを解決するには、data.tableとsqldfを使用する2つの方法があります。

library(data.table)
test<- fread('
item number fruit ID1 ID2 
item1 "number1" "apples"  "22" "33"
item2 "number2" "oranges" "13" "33"
item3 "number3" "peaches" "44" "25"
item4 "number4" "apples"  "12" "13"
')
test2<- fread('
item number fruit ID1 ID2 
item1 "number1" "papayas" "22"  "33"
item2 "number2" "oranges" "13"  "33"
item3 "number3" "peaches" "441" "25"
item4 "number4" "apples"  "123" "13"
item5 "number3" "peaches" "44"  "25"
item6 "number4" "apples"  "12"  "13"
item7 "number1" "apples"  "22"  "33"
')

data.tableアプローチ。これにより、比較する列を選択できます。

setkey(test,item,number,fruit,ID1,ID2)
setkey(test2,item,number,fruit,ID1,ID2)
test[!test2]
item  number   fruit ID1 ID2
1: item1 number1  apples  22  33
2: item3 number3 peaches  44  25
3: item4 number4  apples  12  13

SQLアプローチ

sqldf('select * from test except select * from test2')
item  number   fruit ID1 ID2
1: item1 number1  apples  22  33
2: item3 number3 peaches  44  25
3: item4 number4  apples  12  13
4
usct01

Test2で新しい行ID列を作成し、データフレームをマージして、IDがマージ結果に含まれていない行を選択します。

test2 <- cbind(test2, id=seq_len(nrow(test2)))

matches <- merge(test1, test2)$id

test2 <- test2[-matches, ]
1
Hong Ooi

別のアプローチがありますが、それがどれだけうまくスケーリングするかはわかりません。

test2[!apply(test2, 1, paste, collapse = "") %in% 
        apply(test, 1, paste, collapse = ""), ]
#       number    fruit     ID1   ID2 
# item1 "number1" "papayas" "22"  "33"
# item3 "number3" "peaches" "441" "25"
# item4 "number4" "apples"  "123" "13"

これはnotすべての重複を削除します。たとえば、test2重複がありました：

test2 <- rbind(test2, test2[1:3, ])

## Matthew's answer: Duplicates dropped
x <- rbind(test2, test)
x[! duplicated(x, fromLast=TRUE) & seq(nrow(x)) <= nrow(test2), ]
#       number    fruit     ID1   ID2 
# item4 "number4" "apples"  "123" "13"
# item1 "number1" "papayas" "22"  "33"
# item3 "number3" "peaches" "441" "25"

## This one: Duplicates retained
test2[!apply(test2, 1, paste, collapse = "") %in%
  apply(test, 1, paste, collapse = ""), ]
#       number    fruit     ID1   ID2 
# item1 "number1" "papayas" "22"  "33"
# item3 "number3" "peaches" "441" "25"
# item4 "number4" "apples"  "123" "13"
# item1 "number1" "papayas" "22"  "33"
# item3 "number3" "peaches" "441" "25"
1
A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1