Question

我试图理解R中match和intersect之间的区别。两者都以不同的格式返回相同的输出。两者之间是否存在功能差异？

match(names(set1), names(set2))
#  [1] NA  1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 11

intersect(names(set1), names(set2))
# [1] "Year"     "ID"

Answer 1

match(a, b)返回length(a)的整数向量，第i个元素给出j位置a[i] == b[j]。 no_match 默认生成NA（虽然您可以对其进行自定义）。

如果您想获得与intersect(a, b)相同的结果，请使用以下任一项：

b[na.omit(match(a, b))]
a[na.omit(match(b, a))]

示例

a <- 1:5 b <- 2:6 b[na.omit(match(a, b))] # [1] 2 3 4 5 a[na.omit(match(b, a))] # [1] 2 3 4 5

我只想知道两者之间是否存在其他差异。我自己能够理解结果。

然后我们阅读源代码

intersect #function (x, y) #{ # y <- as.vector(y) # unique(y[match(as.vector(x), y, 0L)]) #}

事实证明，intersect是根据match！
编写的哈哈，看起来我忘记了外面的unique。 Em，通过设置nomatch = 0L，我们也可以摆脱na.omit。好吧，R核心比我猜的更有效率。

<强>后续

我们也可以使用

a[a %in% b] ## need a `unique`, too b[b %in% a] ## need a `unique`, too

但是，请阅读?match。在“详细信息”中，我们可以看到如何定义"%in%"：

"%in%" <- function(x, table) match(x, table, nomatch = 0) > 0

所以，是的，所有内容都是使用match编写的。

R中交叉和匹配之间的差异

1 个答案: