在 R 中合并多个 OR 和 AND 条件

Question

我想合并R中的多个OR和AND条件。我认为

x1 == 1 | x1 == 2

可以合并为

x1 %in% c(1, 2)

。我想知道如何将

x1 == 1 | y1 == 1

和

x1 == 1 & y1 == 1

合并为更紧凑的

R

代码。

x1 <- c(1, 2, 3)
y1 <- c(1, 2, 4)

x1 == 1 | x1 == 2
#> [1]  TRUE  TRUE FALSE
x1 %in% c(1, 2)
#> [1]  TRUE  TRUE FALSE

x1 == 1 | y1 == 1
#> [1]  TRUE FALSE FALSE

intersect(x1, y1) == 1
#> [1]  TRUE FALSE
intersect(x1, y1) == 2
#> [1] FALSE  TRUE

intersect(x1, y1) %in% c(1, 2)
#> [1] TRUE TRUE

> x1 == 1 & y1 == 1
[1]  TRUE FALSE FALSE

Answer 1

创建一些数据

由于

x1 == 1 | y1 == 1

看起来不太冗长，让我们创建更多向量：

set.seed(1)
lapply(1:10, \(.) sample(10, 10, replace = TRUE)) |>
    setNames(paste0(c("x", "y"), c(1:5, 1:5))) |>
    list2env(.GlobalEnv)
ls()
#  [1] "x1" "x2" "x3" "x4" "x5" "y1" "y2" "y3" "y4" "y5"

现在写起来确实变得相当乏味：

x1 == 1 | y2 == 1 | x3 == 1 | y4 == 1 | x5 == 1 | y1 == 1 | x2 == 1 | y3 == 1 | x4 == 1 | y5 == 1 
#  [1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

使用数据框

我们使用逐元素逻辑运算符，因此保证向量的长度相同。让我们将它们放入数据框中进行比较：

compare  <- function(..., op = c("==", "<", ">", ">=", "<=", "!="), compare_with = 1) {
    fun = match.fun(match.arg(op))
    rowSums(
        fun(data.frame(...), compare_with)
    ) > 0
}

然后我们可以这样做：

compare(x1, y2, x3, y4, x5, y1, x2, y3, x4, y5)
#  [1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

或者，如果这仍然需要太多的输入，我们可以将向量放入列表中（无论如何这更好），并将其提供给函数：

# Create a list of x1:x5 and y1:y5
l  <- mget(ls(pattern = "[xy]\\d"))
compare(l)
#  [1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

一些测试

这也适用于

==

和其他运算符。

identical(
    compare(x1, y2, x3, y4, x5, y1, x2, y3, x4, y5, op = "==", compare_with = 1),
    x1 == 1 | y2 == 1 | x3 == 1 | y4 == 1 | x5 == 1 | y1 == 1 | x2 == 1 | y3 == 1 | x4 == 1 | y5 == 1 
)
# [1] TRUE

identical(
    compare(x1, y2, x3, y4, x5, y1, x2, y3, x4, y5, op = ">", compare_with = 9),
    x1 > 9 | y2 > 9 | x3 > 9 | y4 > 9 | x5 > 9 | y1 > 9 | x2 > 9 | y3 > 9 | x4 > 9 | y5 > 9 
)
# [1] TRUE

性能

使用数据框（而不是矩阵）的一个优点是它只是指向每个向量的指针列表。这意味着不会创建数据副本。此外，数据框支持按元素进行这些比较操作，而无需迭代列（或行），因此即使您的数据很大，这也应该相当快。