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
- 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
- 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
- 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"
而 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()
和 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$op == "Insert"]]
}
old <- 1:3
new <- 2:4
extract_additions(old, new)
#> [1] 4
我正在尝试使用一个名为 waldo (see at the tidyverse blog too) 的新 R 包,该包旨在比较数据对象以找出差异。 waldo::compare()
函数 returns 一个对象,根据文档:
a character vector with class "waldo_compare"
此功能的主要目的是在控制台中使用,利用着色功能突出显示数据对象之间不相等的突出值。然而,虽然仅在控制台中检查很有用,但我确实想获取这些值并对其进行操作(从数据中过滤掉它们等)。因此,我想以编程方式提取突出的价值。不知道怎么办。
例子
- 生成长度为 10 的向量:
set.seed(2020)
vec_a <- sample(0:20, size = 10)
## [1] 3 15 13 0 16 11 10 12 6 18
- 创建一个复制向量,并将附加值 (
4
) 添加到第 11 个向量元素中。
vec_b <- vec_a
vec_b[11] <- 4
vec_b <- as.integer(vec_b)
## [1] 3 15 13 0 16 11 10 12 6 18 4
- 使用
waldo::compare()
测试两个向量的差异
waldo::compare(vec_a, vec_b)
## `old[8:10]`: 12 6 18
## `new[8:11]`: 12 6 18 4
美妙之处在于它在控制台中突出显示:
但是现在,我该如何提取不同的值?
我可以尝试将 waldo::compare()
分配给一个对象:
waldo_diff <- waldo::compare(vec_a, vec_b)
然后呢?当我尝试做 waldo_diff[[1]]
我得到:
[1] "`old[8:10]`: 3[90m123[39m 3[90m63[39m 3[90m183[39m \n`new[8:11]`: 3[90m123[39m 3[90m63[39m 3[90m183[39m 3[34m43[39m"
而 waldo_diff[[2]]
更糟:
Error in waldo_diff[3] : subscript out of bounds
知道如何以编程方式提取出现在“新”向量中但不出现在“旧”向量中的突出值吗?
作为免责声明,在您发布之前我对这个包一无所知,所以这远非权威答案,但您不能使用 compare()
函数轻松提取不同的值,因为它returns 一个 ANSI 格式的字符串,可以进行漂亮的打印。相反,矢量的主力似乎是内部函数 ses()
和 ses_context()
,其中 return 是两个对象之间差异的索引。区别似乎是 ses_context()
将结果拆分为一个非连续差异列表。
waldo:::ses(vec_a, vec_b)
# A tibble: 1 x 5
x1 x2 t y1 y2
<int> <int> <chr> <int> <int>
1 10 10 a 11 11
结果显示新的vector在第11位开始和结束处有一个加法
以下简单函数的范围非常有限,并假定只对新向量中的添加感兴趣:
new_diff_additions <- function(x, y) {
res <- waldo:::ses(x, y)
res <- res[res$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