基于字符串向量比较R中的两个字符向量

Question

我有两个lists A和B 。 A中的dates是2000 - 2022 ，而B中的日期是2023-2030 。

names(A)和names(B)给出以下字符向量：

a <- c("ACC_a_his", "BCC_b_his", "Can_c_his", "CES_d_his")
b <- c("ACC_a_fu", "BCC_b_fu", "Can_c_fu", "CES_d_fu","FGO_c_fu")

另外，我有一个字符串向量c ，它在a和b中的名称中很常见：

c=c("ACC","BCC", "Can", "CES", "FGO")

请注意， c中的字符串并不总是出现在文件名中的相同位置。 该字符串可以位于文件名的开头、中间或结尾。

挑战

1. 使用c中的字符串，我想得到a和b中的名称之间的差异（即， b中存在哪个名称但 a 中不a ，反之亦然）

Expected output = "FGO_c_fu"

2. rbind （或最好的）匹配列表A和B中的dataframes ，如果名称基于c中的字符串相似

Answer 1

更新：见OP的评论：

试试这个：

library(dplyr)
library(tibble)
library(tidyr)
library(stringr)
# or just library(tidyverse)

df %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  mutate(x = str_extract(value, paste(c, collapse = "|"))
         ) %>% 
  group_by(x) %>% 
  filter(!any(row_number() > 1)) %>% 
  na.omit() %>% 
  pull(value)

[1] "FGO_c_fu"

第一个答案：这是另一种方法：

1. 我们创建一个列表
2. 向量长度不等
3. 使用data.frame(lapply(my_list, length<- , max(lengths(my_list)))) we create a data frame
4. 在第一个下划线之前旋转更长的时间并按所有分组
5. 删除 NA 并过滤：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(tibble)

my_list <- tibble::lst(a, b)
df <- data.frame(lapply(my_list, `length<-`, max(lengths(my_list)))) 
 
df %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  group_by(x = sub("\\_.*", "", value)) %>% 
  filter(!any(row_number() > 1)) %>% 
  na.omit() %>% 
  pull(value)

[1] "FGO_c_fu"