Сравните два data.frames, чтобы найти строки в data.frame 1, которых нет в data.frame 2
Для этого вам нужно использовать отражение:
typeof(Session).GetMethod("Linq").MakeGenericMethod(typeOne).Invoke(null, null);
(предполагая, что Linq<T>() является статическим методом для типа Session)
Если Session на самом деле является объектом , вам нужно знать, где фактически объявлен метод Linq, и передать в Session в качестве аргумента:
typeof(DeclaringType).GetMethod("Linq").MakeGenericMethod(typeOne)
.Invoke(null, new object[] {Session});
3 ответа
Это не дает прямого ответа на ваш вопрос, но дает вам общие элементы. Это можно сделать с помощью пакета Пола Мюррелла compare :
library(compare)
a1 <- data.frame(a = 1:5, b = letters[1:5])
a2 <- data.frame(a = 1:3, b = letters[1:3])
comparison <- compare(a1,a2,allowAll=TRUE)
comparison$tM
# a b
#1 1 a
#2 2 b
#3 3 c
Функция compare дает вам большую гибкость с точки зрения того, какие виды сравнения разрешены (например, изменение порядка элементов каждый вектор, изменение порядка и имен переменных, сокращение переменных, изменение регистра строк). Исходя из этого, вы сможете определить, чего не хватало в одном или другом. Например (это не очень элегантно):
difference <-
data.frame(lapply(1:ncol(a1),function(i)setdiff(a1[,i],comparison$tM[,i])))
colnames(difference) <- colnames(a1)
difference
# a b
#1 4 d
#2 5 e
Это, конечно, неэффективно для этой конкретной цели, но то, что я часто делаю в таких ситуациях, - это вставляю индикаторные переменные в каждый data.frame, а затем объединяю:
a1$included_a1 <- TRUE
a2$included_a2 <- TRUE
res <- merge(a1, a2, all=TRUE)
отсутствующие значения в include_a1 будут обратите внимание, какие строки отсутствуют в a1. аналогично для a2.
Одна из проблем с вашим решением состоит в том, что порядок столбцов должен совпадать. Другая проблема заключается в том, что легко представить себе ситуации, когда строки имеют одинаковый код, хотя на самом деле они разные. Преимущество использования слияния заключается в том, что вы бесплатно получаете всю проверку ошибок, необходимую для хорошего решения.
Я адаптировал функцию merge, чтобы получить эту функциональность. На больших фреймах данных она использует меньше памяти, чем полное решение слияния. И я могу играть с именами ключевых столбцов.
Другое решение - использовать библиотеку prob.
# Derived from src/library/base/R/merge.R
# Part of the R package, http://www.R-project.org
#
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
# (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# A copy of the GNU General Public License is available at
# http://www.r-project.org/Licenses/
XinY <-
function(x, y, by = intersect(names(x), names(y)), by.x = by, by.y = by,
notin = FALSE, incomparables = NULL,
...)
{
fix.by <- function(by, df)
{
## fix up 'by' to be a valid set of cols by number: 0 is row.names
if(is.null(by)) by <- numeric(0L)
by <- as.vector(by)
nc <- ncol(df)
if(is.character(by))
by <- match(by, c("row.names", names(df))) - 1L
else if(is.numeric(by)) {
if(any(by < 0L) || any(by > nc))
stop("'by' must match numbers of columns")
} else if(is.logical(by)) {
if(length(by) != nc) stop("'by' must match number of columns")
by <- seq_along(by)[by]
} else stop("'by' must specify column(s) as numbers, names or logical")
if(any(is.na(by))) stop("'by' must specify valid column(s)")
unique(by)
}
nx <- nrow(x <- as.data.frame(x)); ny <- nrow(y <- as.data.frame(y))
by.x <- fix.by(by.x, x)
by.y <- fix.by(by.y, y)
if((l.b <- length(by.x)) != length(by.y))
stop("'by.x' and 'by.y' specify different numbers of columns")
if(l.b == 0L) {
## was: stop("no columns to match on")
## returns x
x
}
else {
if(any(by.x == 0L)) {
x <- cbind(Row.names = I(row.names(x)), x)
by.x <- by.x + 1L
}
if(any(by.y == 0L)) {
y <- cbind(Row.names = I(row.names(y)), y)
by.y <- by.y + 1L
}
## create keys from 'by' columns:
if(l.b == 1L) { # (be faster)
bx <- x[, by.x]; if(is.factor(bx)) bx <- as.character(bx)
by <- y[, by.y]; if(is.factor(by)) by <- as.character(by)
} else {
## Do these together for consistency in as.character.
## Use same set of names.
bx <- x[, by.x, drop=FALSE]; by <- y[, by.y, drop=FALSE]
names(bx) <- names(by) <- paste("V", seq_len(ncol(bx)), sep="")
bz <- do.call("paste", c(rbind(bx, by), sep = "\r"))
bx <- bz[seq_len(nx)]
by <- bz[nx + seq_len(ny)]
}
comm <- match(bx, by, 0L)
if (notin) {
res <- x[comm == 0,]
} else {
res <- x[comm > 0,]
}
}
## avoid a copy
## row.names(res) <- NULL
attr(res, "row.names") <- .set_row_names(nrow(res))
res
}
XnotinY <-
function(x, y, by = intersect(names(x), names(y)), by.x = by, by.y = by,
notin = TRUE, incomparables = NULL,
...)
{
XinY(x,y,by,by.x,by.y,notin,incomparables)
}