Question

说我有5个向量：

a <- c(1,2,3)
b <- c(2,3,4)
c <- c(1,2,5,8)
d <- c(2,3,4,6)
e <- c(2,7,8,9)

我知道我可以使用Reduce()和intersect()一起计算所有这些之间的交集，如下所示：

Reduce(intersect, list(a, b, c, d, e))
[1] 2

但是我怎样才能找到至少2个向量中常见的元素？即：

[1] 1 2 3 4 8

Answer 1

它比许多人看起来要简单得多。这应该非常有效。

将所有内容放入向量中：
```
x <- unlist(list(a, b, c, d, e))
```

查找重复项

unique(x[duplicated(x)])
# [1] 2 3 1 4 8

和sort如果需要。

注意：如果列表元素中可能存在重复项（您的示例似乎并未涉及），请将x替换为x <- unlist(lapply(list(a, b, c, d, e), unique))

编辑：由于OP表示对更通用的解决方案感兴趣，其中n> = 2，我会这样做：

which(tabulate(x) >= n)

如果数据仅由自然整数（1,2等）组成，如示例中所示。如果不是：

f <- table(x)
names(f)[f >= n]

现在距离詹姆斯解决方案并不太远，但它避免了昂贵的问题sort。它比计算所有可能的组合快几英里。

Answer 2

您可以尝试所有可能的组合，例如：

## create a list
l <- list(a, b, c, d)

## get combinations
cbn <- combn(1:length(l), 2)

## Intersect them 
unique(unlist(apply(cbn, 2, function(x) intersect(l[[x[1]]], l[[x[2]]]))))
## 2 3 1 4

Answer 3

这是另一种选择：

# For each vector, get a vector of values without duplicates
deduplicated_vectors <- lapply(list(a,b,c,d,e), unique)

# Flatten the lists, then sort and use rle to determine how many
# lists each value appears in
rl <- rle(sort(unlist(deduplicated_vectors)))

# Get the values that appear in two or more lists
rl$values[rl$lengths >= 2]

Answer 4

这是一种计算每个唯一值出现的向量数量的方法。

unique_vals <- unique(c(a, b, c, d, e))

setNames(rowSums(!!(sapply(list(a, b, c, d, e), match, x = unique_vals)),
                 na.rm = TRUE), unique_vals)
# 1 2 3 4 5 8 6 7 9 
# 2 5 3 2 1 2 1 1 1

Answer 5

另一种方法是将矢量化函数应用于outer：

L <- list(a, b, c, d, e)
f <- function(x, y) intersect(x, y)
fv <- Vectorize(f, list("x","y"))
o <- outer(L, L, fv)
table(unlist(o[upper.tri(o)]))

#  1  2  3  4  8 
#  1 10  3  1  1

上面的输出给出了共享每个重复元素1,2,3,4和8的向量对的数量。

Answer 6

@rengis方法的变体是：

unique(unlist(Map(`intersect`, cbn[1,], cbn[2,])))
#[1] 2 3 1 4 8

其中，

l <- mget(letters[1:5])
cbn <- combn(l,2)

Answer 7

当向量很大时，duplicated 或 tabulate 之类的解决方案可能会溢出您的系统。在这种情况下，dplyr 可以派上用场，代码如下

library(dplyr) combination_of_vectors <- c(a, b, c, d, e)
#For more than 1 
combination_of_vectors %>% as_tibble() %>% group_by(x) %>% filter(n()>1)
#For more than 2 
combination_of_vectors %>% as_tibble() %>% group_by(x) %>% filter(n()>2)
#For more than 3 
combination_of_vectors %>% as_tibble() %>% group_by(x) %>% filter(n()>2)

希望对大家有所帮助

如何找到至少2个向量中常见的元素？

7 个答案: