Sqldf в R сравнивает два data.frames и сохраняет вывод

Итак, у меня есть около 500 файлов данных .txt, все они содержат 8 столбцов. Каждый файл данных имеет в каждом столбце одинаковое количество значений (строк). Если вы сравните datafile1 и datafile2, то у них в основном разное количество строк, но некоторые из этих значений строк одинаковы, а некоторые нет. Я хочу найти все значения, которые различаются между datafile1 и datafile1+1= datafile2, которые я уже решил с помощью sqldf.

сначала я загружаю все файлы с помощью lapply

list_of_files <- list.files(path = ".", recursive = TRUE, pattern = "\\.txt$",full.names =TRUE)

DT <- lapply(list_of_files, read.table)

загрузить все файлы данных, чтобы первый файл данных можно было выбрать с помощью DT[[1]], а второй с помощью DT[[1+1]], что подходит для цикла.

Для DT я хочу сравнить только столбцы V4 и V5 каждого файла данных, и я думал, что смогу зациклить это с DT[[i]] и DT[[i+1]], но не смог заставить его работать. Ниже я покажу, что сработало для DT[[1]] и DT[[2]]. Сначала я создал data.frames, который содержал столбцы V4 и V5 соответствующих data.frames:

dt1<-data.frame(DT[[1]]$V4,DT[[1]]$V5)

dt2<-data.frame(DT[[1+1]]$V4,DT[[1+1]]$V5)

Здесь я выбираю только те значения, которые различаются между dt1 и dt2:

df<-sqldf('SELECT * FROM dt1 EXCEPT SELECT * FROM dt2')

Я хотел бы зациклить действие df по всем 500 файлам данных DT[[i]] DT[[i+1]] сохранить все значения df в data.frame

Может быть у кого-то есть идея, как это зациклить?

заранее спасибо

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
268
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Создайте функцию:

get_data<- function(dt1, dt2) sqldf('SELECT * FROM dt1 EXCEPT SELECT * FROM dt2')

Теперь используйте Map, чтобы применить эту функцию к циклу и применить ее к каждому DT[i] и DT[i+1].

result <- Map(get_data, DT[-length(DT)], DT[-1])

Спасибо большое работает отлично! Я знал, что кто-нибудь это узнает! Вывод результата на данный момент содержит в вашем решении все столбцы с V1 по V8. Если вам нужны только определенные столбцы, вы можете изменить функцию, как показано ниже:

rm(list=ls())

library(sqldf)

setwd("Path_to_txt-files")

list_of_files <- list.files(path = ".", recursive = TRUE,pattern = "\\.txt$",full.names = TRUE)

DT <- lapply(list_of_files, read.table)

dt1<-data.frame(DT[[25]]$V4,DT[[25]]$V5)

dt2<-data.frame(DT[[25+1]]$V4,DT[[25+1]]$V5)

#df<-sqldf('SELECT * FROM dt1 EXCEPT SELECT * FROM dt2') не используется, если вы хотите зациклить его на нескольких файлах

вывод результата будет содержать только столбцы V4 и V5:

get_data<- function(dt1, dt2) sqldf('SELECT V4,V5 FROM dt1 EXCEPT SELECT V4,V5 FROM dt2')

result <- Map(get_data, DT[-length(DT)], DT[-1])

result

Другие вопросы по теме