R/whereAre.r

In weirichs/eatTools: Miscellaneous Functions for the Analysis of Educational Assessments

whereAre <- function(a,b,verbose=TRUE) {
            checkmate::assert_vector(a)
            checkmate::assert_vector(b)
            checkmate::assert_logical(verbose)
            b <- data.frame(1:length(b),b,stringsAsFactors=FALSE)               ### zusaetzliche Syntaxbefehle sind notwendig, damit die Funktion mit missing values umgehen kann.
            if(sum(which(is.na(a)))>0)     {if(verbose) { cat("a contains missing values. \n")}}
            if(sum(which(is.na(b[,2])))>0) {if(verbose) { cat("b contains missing values. \n")}}
            if(length(na.omit(a)) > length(unique(na.omit(a))))     {if(verbose) { cat("a contains duplicate elements. \n")}}
            if(length(intersect(a,b[,2])) == 0) {
               if(verbose) { cat("No common elements in a and b. \n")}
               reihe <- NULL
            }  else {
               if(verbose) { if(length(intersect(a,b[,2])) > 0) {if(length(setdiff(a,b[,2]))>0)   {cat("Not all elements of a included in b. \n")} } }
               a <- na.omit(unique(a))                                          ### Sofern vorhanden, werden missing values aus a entfernt
               b <- na.omit(b)                                                  ### Sofern vorhanden, werden missing values aus b entfernt; aber: Rangplatz der
               if(length(a)>0) {                                                ### der nicht fehlenden Elemente in b bleibt erhalten
                  reihe <- b[ which(b[,2] %in% a)  ,1]
                  if(verbose) { cat(paste("Found",length(reihe),"elements.\n")) }
               }
               if(length(a)==0) {if(verbose) { cat("No valid values in a.\n")}}
            }
            return(reihe)}