检查一个数据帧的值是否按确切顺序存在于另一个数据帧中

我有 1 个数据数据框和多个“参考”数据框。我正在尝试自动检查数据帧的值是否与参考数据帧的值匹配。重要的是，这些值的顺序也必须与参考数据帧中的值相同。这些列是重要的列，但我的真实数据集包含更多列。

下面是一个玩具数据集。

Dataframe

group   type    value
1       A       Teddy
1       A       William
1       A       Lars
2       B       Dolores
2       B       Elsie
2       C       Maeve
2       C       Charlotte
2       C       Bernard


Reference_A

type    value
A       Teddy
A       William
A       Lars

Reference_B

type    value
B       Elsie
B       Dolores

Reference_C

type    value
C       Maeve
C       Hale
C       Bernard

例如，在玩具数据集中，group1 的得分为 1.0（100% 正确），因为它在 A 中的所有值都与 reference_A 中 An 的值和值顺序匹配。但是，group2 得分为 0.0，因为 B 中的值与 reference_B 相比是无序的，并且 0.66 是因为 C 中的 2/3 值与 reference_C 中的值和值的顺序匹配。

所需输出

group   type    score
1       A       1.0
2       B       0.0
2       C       0.66

这很有帮助，但没有考虑顺序：检查一个数据框列中的值是否存在于第二个数据框中 https://stackoverflow.com/questions/13774773/check-whether-values-in-one-data-frame-column-exist-in-a-second-data-frame

更新：感谢所有提供解决方案的人！这些解决方案非常适合玩具数据集，但尚未适用于具有更多列的数据集。同样，就像我在帖子中所写的那样，上面列出的列很重要 - 如果有必要，我不想删除不需要的列。

我们也可以这样做mget返回一个list of data.frames，将它们绑定在一起，然后进行分组mean逻辑向量的

library(dplyr)
mget(ls(pattern = '^Reference_[A-Z]$')) %>%
    bind_rows() %>% 
    bind_cols(df1) %>% 
    group_by(group, type = type...1) %>% 
    summarise(score = mean(value...2 == value...5))
# Groups:   group [2]
#  group type  score
#  <int> <chr> <dbl>
#1     1 A     1    
#2     2 B     0    
#3     2 C     0.667