如何找到R中三个向量的并集？
基数R中的并集函数可帮助我们找到两个向量的并集，但是如果我们有三个向量，则无法直接创建并集。为此，我们需要使用两次联合函数。例如，如果我们有三个定义为x，y和z的向量，则可以通过使用union（x，union(y,z)）命令找到这些向量的并集。
例1
> x1<-1:5 > y1<-6:10 > z1<-11:15 > union(x1,union(y1,z1))
输出结果
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
例2
> x2<-rpois(100,10) > x2
输出结果
[1] 13 6 16 11 9 11 3 15 12 12 13 9 13 11 17 12 17 6 8 10 16 13 6 9 16 [26] 5 8 14 7 14 7 13 9 9 14 13 12 8 9 10 10 9 8 10 10 9 12 9 7 11 [51] 10 12 15 11 10 13 9 7 12 9 13 13 14 7 11 12 12 11 11 11 10 6 9 11 4 [76] 9 7 10 6 11 18 12 9 9 12 11 10 4 8 9 7 4 8 10 7 13 10 11 11 10
示例
> y2<-rpois(100,8) > y2
输出结果
[1] 13 5 13 12 4 6 6 13 6 9 9 6 12 3 7 7 8 9 7 4 11 9 6 13 5 [26] 4 11 9 13 11 9 15 10 7 6 7 16 9 9 7 5 7 7 11 6 4 11 7 9 2 [51] 6 8 6 8 6 9 13 7 11 7 11 7 9 7 9 8 5 7 6 16 1 8 7 5 8 [76] 7 4 14 8 7 6 4 7 9 13 11 9 11 6 6 9 7 8 8 9 12 2 8 6 11
示例
> z2<-rpois(100,5) > z2
输出结果
[1] 5 7 3 4 3 4 10 3 2 4 4 5 7 7 4 4 4 5 7 3 2 7 1 5 5 [26] 3 5 6 5 4 4 1 7 6 5 7 6 6 4 4 7 5 4 1 3 5 1 4 5 5 [51] 6 1 4 1 7 1 4 4 7 5 6 5 4 4 5 5 2 4 1 6 0 2 3 7 6 [76] 6 4 4 8 7 3 11 5 3 2 2 4 5 4 5 5 5 1 6 4 2 8 6 4 5
示例
> union(x2,union(y2,z2))
输出结果
[1] 13 6 16 11 9 3 15 12 17 8 10 5 14 7 4 18 2 1 0
示例
> x3<-rpois(100,1) > x3
输出结果
[1] 2 2 0 0 2 0 2 1 0 1 1 2 1 0 1 2 0 0 0 2 1 3 1 2 1 0 1 0 0 1 2 0 2 0 1 1 2 [38] 3 0 2 1 0 0 4 2 2 0 2 2 1 2 1 1 0 0 1 1 3 2 0 4 2 0 2 4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 [75] 0 2 1 1 2 3 2 0 1 0 2 1 0 0 1 2 0 1 0 0 0 1 2 1 0 1
示例
> y3<-rpois(100,2) > y3
输出结果
[1] 5 2 0 2 0 2 1 3 1 2 0 5 1 0 0 2 2 0 1 2 2 2 3 0 2 3 1 0 3 4 3 3 1 0 2 1 3 [38] 1 3 3 5 0 1 2 1 4 5 4 2 2 2 3 3 1 4 5 2 0 2 1 3 3 3 3 1 1 2 2 1 2 3 2 3 3 [75] 2 0 2 4 3 1 3 2 2 2 2 4 1 1 1 0 3 3 4 4 1 1 2 3 1 1
示例
> z3<-rpois(100,5) > z3
输出结果
[1] 4 8 4 6 7 6 4 3 3 5 3 7 4 7 7 1 4 6 9 3 7 8 4 4 2 [26] 6 9 6 4 6 2 5 4 10 6 4 6 5 4 4 3 5 1 4 3 2 8 6 4 5 [51] 11 8 5 7 2 3 4 4 3 0 5 6 8 4 6 8 4 6 2 8 1 5 7 4 5 [76] 8 6 5 3 7 3 3 4 8 3 7 7 4 3 7 3 8 3 4 7 4 4 6 9 6
示例
> union(x3,union(y3,z3))
输出结果
[1] 2 0 1 3 4 5 8 6 7 9 10 11
例子4
> x4<-round(runif(120,1,2),0) > x4
输出结果
[1] 2 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 [38] 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 [75] 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 [112] 1 2 2 1 1 1 2 1 1
示例
> y4<-round(runif(120,1,5),0) > y4
输出结果
[1] 2 3 5 4 3 5 5 5 4 3 3 4 4 1 4 3 2 4 2 2 4 5 4 5 4 4 3 5 5 2 2 4 2 1 3 2 1 [38] 5 2 4 5 4 3 2 3 3 4 2 1 4 3 2 2 3 2 4 3 4 3 4 4 1 4 2 4 2 3 1 4 2 4 1 5 3 [75] 4 2 5 5 4 4 2 4 4 4 2 5 5 2 2 3 5 3 5 2 4 2 2 4 2 1 3 2 3 3 3 3 2 2 1 4 3 [112] 5 4 1 4 2 3 4 4 4
示例
> z4<-round(runif(120,2,10),0) > z4
输出结果
[1] 8 8 4 5 9 6 6 8 4 6 3 6 5 9 3 9 3 6 10 7 9 9 8 2 4 [26] 7 6 10 6 6 3 4 8 4 8 5 6 8 5 8 10 9 7 10 3 5 7 8 10 4 [51] 9 4 8 3 9 8 9 3 4 10 6 10 9 7 6 7 7 9 2 10 10 6 4 9 6 [76] 8 7 5 9 6 8 8 6 5 6 9 7 2 7 4 4 3 8 8 6 6 4 9 2 10 [101] 5 9 5 7 10 7 3 9 4 6 6 8 5 4 7 5 5 9 5 2
示例
> union(x4,union(y4,z4)) [1] 2 1 3 5 4 8 9 6 10 7
范例5
> x5<-round(rnorm(120,1,0.5),0) > x5
输出结果
[1] 1 1 1 2 1 1 1 1 0 2 1 2 0 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 [26] 0 1 2 1 2 0 1 1 1 1 1 0 0 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 [51] -1 1 2 0 1 1 1 0 1 1 2 1 1 1 1 1 0 1 1 2 1 0 0 0 2 [76] 1 1 1 1 0 1 1 1 1 2 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 [101] 1 0 1 0 1 2 0 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
示例
> y5<-round(rnorm(120,5,0.25),0) > y5
输出结果
[1] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 [38] 5 5 5 5 5 6 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 [75] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 [112] 5 5 5 5 5 5 5 5 5
示例
> z5<-round(rnorm(120,5,3),0) > z5
输出结果
[1] 9 4 5 6 6 8 5 8 8 5 8 0 5 2 6 5 0 4 6 7 0 7 10 8 8 [26] 6 10 2 4 1 6 9 4 2 6 7 5 2 10 5 5 -2 6 0 5 5 8 7 1 4 [51] 5 9 0 7 4 10 4 4 2 6 2 3 6 7 8 8 8 5 1 7 4 5 8 6 2 [76] 7 0 1 7 9 1 6 5 8 2 10 8 3 3 1 6 4 5 6 11 8 8 3 10 4 [101] 7 1 5 4 2 2 3 6 8 8 7 3 1 8 7 4 4 4 3 5
示例
> union(x5,union(y5,z5))
输出结果
[1] 1 2 0 -1 5 6 9 4 8 7 10 -2 3 11