如何在R中按行对比数据框嵌套列表并查找缺失值？

你之前的方法失效，是因为setdiff()和%in%默认对整列的列表集合运算，而非逐行处理每个分组的两个列表。下面提供几种可行的实现方式：

1. 构造示例数据集 #

先创建匹配需求的示例数据，方便验证效果：

df <- data.frame(
  Group = c(1, 2, 3),
  Expected = I(list(c(1,2,3), c(4,5,6), c(7,8,9))),
  Observed = I(list(c(1,3), c(4,6), c(7)))
)

2. Base R 逐行处理方案 #

用apply()按行遍历数据集，对每行的Expected和Observed列表单独执行setdiff()：

df$Missing <- apply(df, 1, function(row) setdiff(row$Expected, row$Observed))

3. dplyr 逐行处理方案 #

如果习惯tidyverse语法，用rowwise()开启逐行模式后执行mutate：

library(dplyr)

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(Missing = list(setdiff(Expected, Observed))) %>%
  ungroup()

4. purrr 对应元素处理方案 #

利用purrr::map2()直接对两列的列表元素一一配对执行setdiff()，代码更简洁：

library(purrr)

df$Missing <- map2(df$Expected, df$Observed, setdiff)

验证结果 #

执行任意一种方法后，查看数据集会得到预期的Missing列：

print(df)
#   Group Expected Observed Missing
# 1     1 1, 2, 3    1, 3       2
# 2     2 4, 5, 6    4, 6       5
# 3     3 7, 8, 9        7    8, 9

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EmmaV97