根据特定条件选择逻辑向量元素

Question

我有一种情况，我想根据向量中每个位置的 TRUE / FALSE 组合检测两个逻辑命名向量之间的条件。例如：

x <- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
names(x) <- c("a", "b", "c", "d")
y <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
names(y) <- names(x)

对于这两个向量中的每个元素，我想检测 3 个条件：

• x[i] 是 TRUE 和 y[i] 是 TRUE;
• x[i] 是 FALSE 和 y[i] 是 TRUE，
• x[i] 是 TRUE 和 y[i] 是 FALSE。

x 和 y 的长度相同，但可能比此示例更长。我想检索每个条件的元素名称并将元素名称分配给一个新变量。对于这个例子：

v1 <- "a"
v2 <- "b"
v3 <- "d"

在这两个向量的较长版本中，我可能会得到类似的结果：

v1 <- c("a", "e")
v2 <- c("b", "f", "g")
v3 <- c("d", "i", "k", "l")

什么是最好的矢量化方式来做到这一点。我认为这很简单，但我无法想出答案。提前致谢。

Answer 1

我们可以高效地使用split，但在此之前，我们需要一个单独的分组索引。这是一种可能性：

g <- x + y + x
split(names(x), g)

要理解上述分组索引，请考虑以下几点：

x <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
y <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
x + y + x
#[1] 3 2 1 0

所以你可以看到TRUE和FALSE的4个组合映射到4个整数值。

啊，所以“a”被分配给T-T，“b”被分配给T-F，等等。但是，为什么x + y + x？我不关注两次添加x。

如果你只做x + y，结果只有0、1和2。你将无法区分T-F和F-T，因为它们都是1。

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@thelatemail 提供了一种更易读的方式：

split(names(x), interaction(x, y, drop=TRUE))

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更新

啊...愚蠢的我...我为什么要费心创建g。我突然想起我们可以在split 中给f 参数传递一个列表：

split(names(x), list(x, y))

注意，内部在split.default：

if (is.list(f)) 
    f <- interaction(f, drop = drop, sep = sep)