¿Cómo puedo subconjunto de filas en un marco de datos en R, basado en un vector de valores?

Si realmente solo desea subconjuntar cada marco de datos por un índice que existe en ambos marcos de datos, puede hacer esto con la función' match', así:

data_A[match(data_B$index, data_A$index, nomatch=0),]
data_B[match(data_A$index, data_B$index, nomatch=0),]

Esto es, sin embargo, lo mismo que:

data_A[data_A$index %in% data_B$index,]
data_B[data_B$index %in% data_A$index,]

Aquí está una demostración:

# Set seed for reproducibility.
set.seed(1)

# Create two sample data sets.
data_A <- data.frame(index=sample(1:200, 90, rep=FALSE), value=runif(90))
data_B <- data.frame(index=sample(1:200, 120, rep=FALSE), value=runif(120))

# Subset data of each data frame by the index in the other.
t_A <- data_A[match(data_B$index, data_A$index, nomatch=0),]
t_B <- data_B[match(data_A$index, data_B$index, nomatch=0),]

# Make sure they match.
data.frame(t_A[order(t_A$index),], t_B[order(t_B$index),])[1:20,]

#    index     value index.1    value.1
# 27     3 0.7155661       3 0.65887761
# 10    12 0.6049333      12 0.14362694
# 88    14 0.7410786      14 0.42021589
# 56    15 0.4525708      15 0.78101754
# 38    18 0.2075451      18 0.70277874
# 24    23 0.4314737      23 0.78218212
# 34    32 0.1734423      32 0.85508236
# 22    38 0.7317925      38 0.56426384
# 84    39 0.3913593      39 0.09485786
# 5     40 0.7789147      40 0.31248966
# 74    43 0.7799849      43 0.10910096
# 71    45 0.2847905      45 0.26787813
# 57    46 0.1751268      46 0.17719454
# 25    48 0.1482116      48 0.99607737
# 81    53 0.6304141      53 0.26721208
# 60    58 0.8645449      58 0.96920881
# 30    59 0.6401010      59 0.67371223
# 75    61 0.8806190      61 0.69882454
# 63    64 0.3287773      64 0.36918946
# 19    70 0.9240745      70 0.11350771

Really human comprehensible ejemplo (ya que esta es la primera vez que estoy usando %in%), cómo comparar dos marcos de datos y mantener solo filas que contengan los valores iguales en una columna específica:

# Set seed for reproducibility.
set.seed(1)

# Create two sample data frames.
data_A <- data.frame(id=c(1,2,3), value=c(1,2,3))
data_B <- data.frame(id=c(1,2,3,4), value=c(5,6,7,8))

# compare data frames by specific columns and keep only 
# the rows with equal values 
data_A[data_A$id %in% data_B$id,]   # will keep data in data_A
data_B[data_B$id %in% data_A$id,]   # will keep data in data_b

Resultados:

> data_A[data_A$id %in% data_B$id,]
  id value
1  1     1
2  2     2
3  3     3

> data_B[data_B$id %in% data_A$id,]
  id value
1  1     5
2  2     6
3  3     7

Según los comentarios de la publicación original, las fusiones / uniones son adecuadas para este problema. En particular, un inner join devolverá solo los valores que están presentes en ambos dataframes, haciendo innecesaria la instrucciónsetdiff.

Usando los datos del ejemplo de Dinre:

En base R:

cleanedA <- merge(data_A, data_B[, "index"], by = 1, sort = FALSE)
cleanedB <- merge(data_B, data_A[, "index"], by = 1, sort = FALSE)

Usando el paquete dplyr:

library(dplyr)
cleanedA <- inner_join(data_A, data_B %>% select(index))
cleanedB <- inner_join(data_B, data_A %>% select(index))

Para mantener los datos como dos tablas separadas, cada una conteniendo solo sus propias variables, esto subconjuntos los no deseados tabla a solo su variable índice antes de unirse. A continuación, no se añaden nuevas variables a la tabla resultante.