求一个矩阵的每一行出现在另一个矩阵中的次数答案

【问题标题】：Find the number of times that each row of a matrix appears in another求一个矩阵的每一行出现在另一个矩阵中的次数
【发布时间】：2017-12-12 07:03:53
【问题描述】：

我们有两个矩阵，分别用 A 和 B 表示。目的是找出 A 的每一行在 B 中出现的次数，将这些数字存储在一个向量 x 中，该向量 x 的第 i 个元素对应于 A 的第 i 行。例如：

那么向量x就是：

0 0 1 0

因为行

1 2 3, 1 1 1, 1 4 5

在B中出现0次，而行

2 0 1

在 B 中出现 1 次。

以下是我的解决方案：

m3 <- rbind(A, B)
count(m3)

  x.1 x.2 x.3 freq
1   0   0   1    1
2   1   0   2    1
3   1   1   1    1
4   1   2   3    1
5   1   4   5    1
6   2   0   1    2

这不是预期的结果。正确的考虑了 A 的原始顺序（而 B 的剩余行的顺序无关紧要）；在我们的示例中：

1   1   2   3    1
2   1   1   1    1
3   2   0   1    2
4   1   4   5    1
1   0   0   1    1
2   1   0   2    1

【问题讨论】：

标签： r matrix

【解决方案1】：

这是一个简短的版本：

x <- vector()
for(i in 1:nrow(A)) x[i] = sum(colSums(!t(B) - A[i,] == 0) == 0)

或者您可以将apply 替换为for 循环。回答，

> x
[1] 0 0 1 0

这是apply 版本：

x <- sapply(1:nrow(A), function(x) sum(colSums(!t(B) - A[x,] == 0) == 0) )

我相信它可以进一步简化。

【讨论】：

谢谢！如何用apply 替换for 循环？
更新答案给你一个应用版本

【解决方案2】：

使用dplyr 的解决方案。 m_final 是最终输出。

library(dplyr)
dt <- rbind(A, B) %>%
  as_data_frame() 

dt_unique <- dt %>%
  distinct()

dt_count <- dt %>%
  group_by_all() %>%
  count()

m_final <- dt_unique %>%
  left_join(dt_count) %>%
  as.matrix()

m_final
#      V1 V2 V3 n
# [1,]  1  2  3 1
# [2,]  1  1  1 1
# [3,]  2  0  1 2
# [4,]  1  4  5 1
# [5,]  0  0  1 1
# [6,]  0  0  2 1

数据

A <- matrix(c(1, 2, 3,
              1, 1, 1,
              2, 0, 1,
              1, 4, 5), ncol = 3, byrow = TRUE)

B <- matrix(c(2, 0, 1,
              0, 0, 1,
              0, 0, 2), ncol = 3, byrow = TRUE)

【讨论】：

dt <- rbind(A, B) %>% as_data_frame() %>% group_by_all() %>% count() 不是更简单吗？我不明白dt_unique <- dt %>% distinct() 和随后的left_join 背后的想法？
感谢您的评论。 OP表示原始的行顺序很重要，所以我想保持顺序。
啊，明白了。需要注意这一点。