如何从 waldo::compare() 返回的对象中提取突出的值?

How to extract outstanding values from an object returned by waldo::compare()?

我正在尝试使用一个名为 waldo (see at the tidyverse blog too) 的新 R 包,该包旨在比较数据对象以找出差异。 waldo::compare() 函数 returns 一个对象,根据文档:

a character vector with class "waldo_compare"

此功能的主要目的是在控制台中使用,利用着色功能突出显示数据对象之间不相等的突出值。然而,虽然仅在控制台中检查很有用,但我确实想获取这些值并对其进行操作(从数据中过滤掉它们等)。因此,我想以编程方式提取突出的价值。不知道怎么办。

例子

  1. 生成长度为 10 的向量:
set.seed(2020)

vec_a <- sample(0:20, size = 10)

## [1]  3 15 13  0 16 11 10 12  6 18
  1. 创建一个复制向量,并将附加值 (4) 添加到第 11 个向量元素中。
vec_b <- vec_a
vec_b[11] <- 4
vec_b <- as.integer(vec_b) 

## [1]  3 15 13  0 16 11 10 12  6 18  4
  1. 使用waldo::compare()测试两个向量的差异
waldo::compare(vec_a, vec_b)

## `old[8:10]`: 12 6 18  
## `new[8:11]`: 12 6 18 4

美妙之处在于它在控制台中突出显示:


但是现在,我该如何提取不同的值?

我可以尝试将 waldo::compare() 分配给一个对象:

waldo_diff <- waldo::compare(vec_a, vec_b)

然后呢?当我尝试做 waldo_diff[[1]] 我得到:

[1] "`old[8:10]`: 3[90m123[39m 3[90m63[39m 3[90m183[39m  \n`new[8:11]`: 3[90m123[39m 3[90m63[39m 3[90m183[39m 3[34m43[39m"

waldo_diff[[2]] 更糟:

Error in waldo_diff[3] : subscript out of bounds

知道如何以编程方式提取出现在“新”向量中但不出现在“旧”向量中的突出值吗?

作为免责声明,在您发布之前我对这个包一无所知,所以这远非权威答案,但您不能使用 compare() 函数轻松提取不同的值,因为它returns 一个 ANSI 格式的字符串,可以进行漂亮的打印。相反,矢量的主力似乎是内部函数 ses()ses_context(),其中 return 是两个对象之间差异的索引。区别似乎是 ses_context() 将结果拆分为一个非连续差异列表。

waldo:::ses(vec_a, vec_b)

# A tibble: 1 x 5
     x1    x2 t        y1    y2
  <int> <int> <chr> <int> <int>
1    10    10 a        11    11

结果显示新的vector在第11位开始和结束处有一个加法

以下简单函数的范围非常有限,并假定只对新向量中的添加感兴趣:

new_diff_additions <- function(x, y) {
  res <- waldo:::ses(x, y)
  res <- res[res$t == "a",]  # keep only additions
  if (nrow(res) == 0) {
    return(NULL)
  }  else {
    Map(function(start, end) {
      d <- y[start:end]
      `attributes<-`(d, list(start = start, end = end))
    },
    res[["y1"]], res[["y2"]])
  }
}
    
new_diff_additions(vec_a, vec_b)

[[1]]
[1] 4
attr(,"start")
[1] 11
attr(,"end")
[1] 11

至少对于比较两个向量的简单情况,你会更好 使用 diffobj::ses_dat()(来自 waldo 使用的包 在引擎盖下)直接:

waldo::compare(1:3, 2:4)
#> `old`: 1 2 3  
#> `new`:   2 3 4

diffobj::ses_dat(1:3, 2:4)
#>       op val id.a id.b
#> 1 Delete   1    1   NA
#> 2  Match   2    2   NA
#> 3  Match   3    3   NA
#> 4 Insert   4   NA    3

为了完整起见,要提取您可以执行的添加操作,例如:

extract_additions <- function(x, y) {
  ses <- diffobj::ses_dat(x, y)
  y[ses$id.b[ses$op == "Insert"]]
}

old <- 1:3
new <- 2:4

extract_additions(old, new)
#> [1] 4