在R中按行判断两组列（忽略顺序）是否一致，优先dplyr方案

样本数据 #

df <- data.frame(
  col1 = c("a", "b", "c", "d"),
  col2 = c("a", "b", "d", "a"),
  col3 = rep("a", 4L),
  col4 = c("a", "b", "d", "a"),
  col5 = c("a", "a", "c", "d"),
  col6 = rep(c("b", "a"), each = 2L)
)

对应表格：

需求说明 #

按行判断col1、col2、col3组与col4、col5、col6组的内容是否完全一致，忽略每组内列的顺序（即两组元素排序后完全相同则判定匹配）。

解决方案（基于dplyr） #

核心思路是对每行的两组列分别排序后，逐元素比较是否全部相等，以下提供两种实现方式：

方法1：结合rowwise与purrr #

library(dplyr)
library(purrr)

df_result <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    group1 = list(sort(c(col1, col2, col3))),
    group2 = list(sort(c(col4, col5, col6))),
    assessment = all(group1 == group2),
    assessment = case_when(
      assessment ~ "TRUE（忽略顺序后两组内容一致）",
      TRUE ~ "FALSE（因两组内容不同）"
    )
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(-group1, -group2)

方法2：使用apply简化（无需额外依赖purrr） #

library(dplyr)

df_result <- df %>%
  mutate(
    assessment = apply(., 1, function(row) {
      group1 <- sort(row[c("col1", "col2", "col3")])
      group2 <- sort(row[c("col4", "col5", "col6")])
      all(group1 == group2)
    }),
    assessment = case_when(
      assessment ~ "TRUE（忽略顺序后两组内容一致）",
      TRUE ~ "FALSE（因两组内容不同）"
    )
  )

最终结果 #

运行上述代码后得到的结果如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fe108