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两个变量取交集

众所周知，在R中，两个变量取交集可以使用intersect函数:

# 两个变量取交集
string1 = letters
string2 = strsplit("Hello, bioinfobaidu!", "")[[1]]
intersect(string1, string2)
# [1] "a" "b" "d" "e" "f" "i" "l" "n" "o" "u"

随着输入变量增多，书写起来会逐渐麻烦，因为intersect只能接受两个变量。

结果就会形成套娃的样子，比如四个变量取交集：

# 四个变量取交集
string1 = letters
string2 = strsplit("Hello, bioinfobaidu!", "")[[1]]
string3 = strsplit("wo zui niu bi", "")[[1]]
string4 = strsplit("wo shi sha bi", "")[[1]]
intersect(string1, intersect(string2, intersect(string3, string4)))
# [1] "b" "i" "o"

非常不方便。

那么我来10个变量，阁下又如何应对？

生成10个数字集合：

# 生成10个数字集合
for(i in 1:10){var_name = paste0("var", i)set.seed(i)nums = sample(1:100, 80)assign(var_name, nums)
}

多个变量取交集

遇到这种需要逐个计算的，交给Reduce函数就行了。

使用Reduce函数可以大大减少代码量和提高代码美观性，可以用一个美字来形容。早就想介绍了，这次先抛砖引玉不展开，下次再重点介绍！

Reduce函数接受两个变量，一个是处理方法，也就是函数，这个函数必须是二元函数。

另一个参数是列表或者是向量，对列表内的元素逐个进行累计二元运算，就是先将前两个元素进行运算，之后将结果与第三个元素进行运算，以此类推。

这完美符合我们的需求好吧~

比如四个变量：

Reduce(intersect, list(string1, string2, string3, string4))
# [1] "b" "i" "o"

至少在美观上，简单了许多。

而对于变量名有规律的情况来说，不管多少变量，只需要短短的一行代码。

比如上面的10个变量：

Reduce(intersect, lapply(paste0("var", 1:10), get))
# [1] 87 59 21 84 42 24 18 76 16

甚至，我们可以编写一个新的函数intersect2来进一步简化这一过程。

intersect2

intersect2 <- function(...) Reduce(intersect, list(...))

这里用到了三个点...来接受要输入的变量，你想输入几个就输入几个，用逗号,隔开就行，非常方便。

试试：

intersect2(string1, string2, string3, string4)
# [1] "b" "i" "o"

一个字，妙~~~啊~

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