Сравните два data.frames, чтобы найти строки в data.frame 1, которых нет в data.frame 2

Это не дает прямого ответа на ваш вопрос, но дает вам общие элементы. Это можно сделать с помощью пакета Пола Мюррелла compare:

library(compare)
a1 <- data.frame(a = 1:5, b = letters[1:5])
a2 <- data.frame(a = 1:3, b = letters[1:3])
comparison <- compare(a1,a2,allowAll=TRUE)
comparison$tM
#  a b
#1 1 a
#2 2 b
#3 3 c

Функция compare дает вам большую гибкость с точки зрения того, какие сравнения разрешены (например, изменение порядка элементов каждого вектора, изменение порядка и имен переменных, сокращение переменных, изменение регистра строк). Исходя из этого, вы сможете определить, чего не хватало в одном или другом. Например (это не очень элегантно):

difference <-
   data.frame(lapply(1:ncol(a1),function(i)setdiff(a1[,i],comparison$tM[,i])))
colnames(difference) <- colnames(a1)
difference
#  a b
#1 4 d
#2 5 e

sqldf предлагает хорошее решение

a1 <- data.frame(a = 1:5, b=letters[1:5])
a2 <- data.frame(a = 1:3, b=letters[1:3])

require(sqldf)

a1NotIna2 <- sqldf('SELECT * FROM a1 EXCEPT SELECT * FROM a2')

И строки, которые находятся в обоих фреймах данных:

a1Ina2 <- sqldf('SELECT * FROM a1 INTERSECT SELECT * FROM a2')

В новой версии dplyr есть функция anti_join именно для таких сравнений.

require(dplyr) 
anti_join(a1,a2)

И semi_join для фильтрации строк в a1, которые также находятся в a2

semi_join(a1,a2)

В dplyr:

setdiff(a1,a2)

По сути, setdiff(bigFrame, smallFrame) возвращает вам дополнительные записи в первой таблице.

В SQLverse это называется

Для хорошего описания всех вариантов присоединения и заданных тем это одно из лучших резюме, которые я видел на сегодняшний день: http://www.vertabelo.com/blog/technical-articles/sql-присоединяетсяк

Но вернемся к этому вопросу - вот результаты для кода setdiff() при использовании данных OP:

> a1
  a b
1 1 a
2 2 b
3 3 c
4 4 d
5 5 e

> a2
  a b
1 1 a
2 2 b
3 3 c

> setdiff(a1,a2)
  a b
1 4 d
2 5 e

Или даже anti_join(a1,a2) даст вам те же результаты.
Для получения дополнительной информации: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

Это, конечно, неэффективно для этой конкретной цели, но то, что я часто делаю в таких ситуациях, - это вставляю индикаторные переменные в каждый data.frame, а затем объединяю:

a1$included_a1 <- TRUE
a2$included_a2 <- TRUE
res <- merge(a1, a2, all=TRUE)

пропущенные значения в include_a1 укажут, какие строки отсутствуют в a1. аналогично для a2.

Одна из проблем с вашим решением заключается в том, что порядок столбцов должен совпадать. Другая проблема заключается в том, что легко представить себе ситуации, когда строки имеют одинаковый код, хотя на самом деле они разные. Преимущество использования слияния заключается в том, что вы бесплатно получаете всю проверку ошибок, необходимую для хорошего решения.

Я написал пакет (https://github.com/alexsanjoseph/compareDF), так как у меня была такая же проблема.

  > df1 <- data.frame(a = 1:5, b=letters[1:5], row = 1:5)
  > df2 <- data.frame(a = 1:3, b=letters[1:3], row = 1:3)
  > df_compare = compare_df(df1, df2, "row")

  > df_compare$comparison_df
    row chng_type a b
  1   4         + 4 d
  2   5         + 5 e

Более сложный пример:

library(compareDF)
df1 = data.frame(id1 = c("Mazda RX4", "Mazda RX4 Wag", "Datsun 710",
                         "Hornet 4 Drive", "Duster 360", "Merc 240D"),
                 id2 = c("Maz", "Maz", "Dat", "Hor", "Dus", "Mer"),
                 hp = c(110, 110, 181, 110, 245, 62),
                 cyl = c(6, 6, 4, 6, 8, 4),
                 qsec = c(16.46, 17.02, 33.00, 19.44, 15.84, 20.00))

df2 = data.frame(id1 = c("Mazda RX4", "Mazda RX4 Wag", "Datsun 710",
                         "Hornet 4 Drive", " Hornet Sportabout", "Valiant"),
                 id2 = c("Maz", "Maz", "Dat", "Hor", "Dus", "Val"),
                 hp = c(110, 110, 93, 110, 175, 105),
                 cyl = c(6, 6, 4, 6, 8, 6),
                 qsec = c(16.46, 17.02, 18.61, 19.44, 17.02, 20.22))

> df_compare$comparison_df
    grp chng_type                id1 id2  hp cyl  qsec
  1   1         -  Hornet Sportabout Dus 175   8 17.02
  2   2         +         Datsun 710 Dat 181   4 33.00
  3   2         -         Datsun 710 Dat  93   4 18.61
  4   3         +         Duster 360 Dus 245   8 15.84
  5   7         +          Merc 240D Mer  62   4 20.00
  6   8         -            Valiant Val 105   6 20.22

В пакете также есть команда html_output для быстрой проверки.

df_compare $ html_output

Вы можете использовать daff package (который включает _ 2_ библиотека с использованием пакета V8 ):

library(daff)

diff_data(data_ref = a2,
          data = a1)

Daff Comparison: ‘a2’ vs. ‘a1’ 
  First 6 and last 6 patch lines:
   @@   a   b
1 ... ... ...
2       3   c
3 +++   4   d
4 +++   5   e
5 ... ... ...
6 ... ... ...
7       3   c
8 +++   4   d
9 +++   5   e

Табличный формат сравнения описан здесь и не требует пояснений. Строки с +++ в первом столбце @@ являются новыми в a1 и отсутствуют в a2.

Объект различия можно использовать для patch_data(), для хранения разницы для целей документации с помощью write_diff() или для визуализации разницы с помощью render_diff():

render_diff(
    diff_data(data_ref = a2,
              data = a1)
)

генерирует аккуратный вывод HTML:

Использование пакета diffobj:

library(diffobj)

diffPrint(a1, a2)
diffObj(a1, a2)

Я адаптировал функцию merge, чтобы получить эту функциональность. На больших фреймах данных он использует меньше памяти, чем решение для полного слияния. И я могу поиграть с названиями ключевых столбцов.

Другое решение - использовать библиотеку prob.

#  Derived from src/library/base/R/merge.R
#  Part of the R package, http://www.R-project.org
#
#  This program is free software; you can redistribute it and/or modify
#  it under the terms of the GNU General Public License as published by
#  the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
#  (at your option) any later version.
#
#  This program is distributed in the hope that it will be useful,
#  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
#  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
#  GNU General Public License for more details.
#
#  A copy of the GNU General Public License is available at
#  http://www.r-project.org/Licenses/

XinY <-
    function(x, y, by = intersect(names(x), names(y)), by.x = by, by.y = by,
             notin = FALSE, incomparables = NULL,
             ...)
{
    fix.by <- function(by, df)
    {
        ## fix up 'by' to be a valid set of cols by number: 0 is row.names
        if(is.null(by)) by <- numeric(0L)
        by <- as.vector(by)
        nc <- ncol(df)
        if(is.character(by))
            by <- match(by, c("row.names", names(df))) - 1L
        else if(is.numeric(by)) {
            if(any(by < 0L) || any(by > nc))
                stop("'by' must match numbers of columns")
        } else if(is.logical(by)) {
            if(length(by) != nc) stop("'by' must match number of columns")
            by <- seq_along(by)[by]
        } else stop("'by' must specify column(s) as numbers, names or logical")
        if(any(is.na(by))) stop("'by' must specify valid column(s)")
        unique(by)
    }

    nx <- nrow(x <- as.data.frame(x)); ny <- nrow(y <- as.data.frame(y))
    by.x <- fix.by(by.x, x)
    by.y <- fix.by(by.y, y)
    if((l.b <- length(by.x)) != length(by.y))
        stop("'by.x' and 'by.y' specify different numbers of columns")
    if(l.b == 0L) {
        ## was: stop("no columns to match on")
        ## returns x
        x
    }
    else {
        if(any(by.x == 0L)) {
            x <- cbind(Row.names = I(row.names(x)), x)
            by.x <- by.x + 1L
        }
        if(any(by.y == 0L)) {
            y <- cbind(Row.names = I(row.names(y)), y)
            by.y <- by.y + 1L
        }
        ## create keys from 'by' columns:
        if(l.b == 1L) {                  # (be faster)
            bx <- x[, by.x]; if(is.factor(bx)) bx <- as.character(bx)
            by <- y[, by.y]; if(is.factor(by)) by <- as.character(by)
        } else {
            ## Do these together for consistency in as.character.
            ## Use same set of names.
            bx <- x[, by.x, drop=FALSE]; by <- y[, by.y, drop=FALSE]
            names(bx) <- names(by) <- paste("V", seq_len(ncol(bx)), sep="")
            bz <- do.call("paste", c(rbind(bx, by), sep = "\r"))
            bx <- bz[seq_len(nx)]
            by <- bz[nx + seq_len(ny)]
        }
        comm <- match(bx, by, 0L)
        if (notin) {
            res <- x[comm == 0,]
        } else {
            res <- x[comm > 0,]
        }
    }
    ## avoid a copy
    ## row.names(res) <- NULL
    attr(res, "row.names") <- .set_row_names(nrow(res))
    res
}


XnotinY <-
    function(x, y, by = intersect(names(x), names(y)), by.x = by, by.y = by,
             notin = TRUE, incomparables = NULL,
             ...)
{
    XinY(x,y,by,by.x,by.y,notin,incomparables)
}

Данные вашего примера не имеют дубликатов, но ваше решение обрабатывает их автоматически. Это означает, что потенциально некоторые ответы не будут совпадать с результатами вашей функции в случае дублирования.
Вот мое решение, адрес которого дублируется так же, как ваш. Он также отлично масштабируется!

a1 <- data.frame(a = 1:5, b=letters[1:5])
a2 <- data.frame(a = 1:3, b=letters[1:3])
rows.in.a1.that.are.not.in.a2  <- function(a1,a2)
{
    a1.vec <- apply(a1, 1, paste, collapse = "")
    a2.vec <- apply(a2, 1, paste, collapse = "")
    a1.without.a2.rows <- a1[!a1.vec %in% a2.vec,]
    return(a1.without.a2.rows)
}

library(data.table)
setDT(a1)
setDT(a2)

# no duplicates - as in example code
r <- fsetdiff(a1, a2)
all.equal(r, rows.in.a1.that.are.not.in.a2(a1,a2))
#[1] TRUE

# handling duplicates - make some duplicates
a1 <- rbind(a1, a1, a1)
a2 <- rbind(a2, a2, a2)
r <- fsetdiff(a1, a2, all = TRUE)
all.equal(r, rows.in.a1.that.are.not.in.a2(a1,a2))
#[1] TRUE

It needs data.table 1.9.8+

Возможно, это слишком упрощенно, но я использовал это решение и считаю его очень полезным, когда у меня есть первичный ключ, который я могу использовать для сравнения наборов данных. Надеюсь, это поможет.

a1 <- data.frame(a = 1:5, b = letters[1:5])
a2 <- data.frame(a = 1:3, b = letters[1:3])
different.names <- (!a1$a %in% a2$a)
not.in.a2 <- a1[different.names,]

Использование subset:

missing<-subset(a1, !(a %in% a2$a))

Еще одно решение, основанное на match_df в plyr. Вот match_df от plyr:

match_df <- function (x, y, on = NULL) 
{
    if (is.null(on)) {
        on <- intersect(names(x), names(y))
        message("Matching on: ", paste(on, collapse = ", "))
    }
    keys <- join.keys(x, y, on)
    x[keys$x %in% keys$y, , drop = FALSE]
}

Мы можем изменить его, чтобы отрицать:

library(plyr)
negate_match_df <- function (x, y, on = NULL) 
{
    if (is.null(on)) {
        on <- intersect(names(x), names(y))
        message("Matching on: ", paste(on, collapse = ", "))
    }
    keys <- join.keys(x, y, on)
    x[!(keys$x %in% keys$y), , drop = FALSE]
}

Потом:

diff <- negate_match_df(a1,a2)

В следующем коде используются как data.table, так и fastmatch для увеличения скорости.

library("data.table")
library("fastmatch")

a1 <- setDT(data.frame(a = 1:5, b=letters[1:5]))
a2 <- setDT(data.frame(a = 1:3, b=letters[1:3]))

compare_rows <- a1$a %fin% a2$a
# the %fin% function comes from the `fastmatch` package

added_rows <- a1[which(compare_rows == FALSE)]

added_rows

#    a b
# 1: 4 d
# 2: 5 e

Действительно быстрое сравнение, чтобы подсчитать различия. Использование определенного имени столбца.

colname = "CreatedDate" # specify column name
index <- match(colname, names(source_df)) # get index name for column name
sel <- source_df[, index] == target_df[, index] # get differences, gives you dataframe with TRUE and FALSE values
table(sel)["FALSE"] # count of differences
table(sel)["TRUE"] # count of matches

Для полного фрейма данных не указывайте имя столбца или индекса

sel <- source_df[, ] == target_df[, ] # gives you dataframe with TRUE and FALSE values
table(sel)["FALSE"] # count of differences
table(sel)["TRUE"] # count of matches