Rとウェブ解析：データフレームで「共通項目』『共通しない項目」を抽出？パッケージに頼らない方法を紹介します。

###サンプルデータの作成#####
#Data1の作成
Data1 <- matrix(rep(c(4, 7, 8, 3, 11, 15), 1000), 100, 10)
colnames(Data1) <- paste("Col", 1:10, sep = "") #&#34892;&#21517;&#12398;&#20184;&#19982;
Data1 <- data.frame(Group = paste("Group", 1:100), Data1)
#Data2&#12398;&#20316;&#25104;
Data2 <- Data1[1:30,]
########

#Data1&#12392;Data2&#12391;&#20849;&#36890;&#37096;&#20998;&#12434;&#25277;&#20986;
InterData <- Data1[Data1[, 1] %in% Data2[, 1],] #&#20849;&#36890;&#37096;&#20998;&#12398;&#25277;&#20986;
#write.csv(InterData, "&#20849;&#36890;&#12487;&#12540;&#12479;&#20986;&#21147;.csv", row.names = FALSE) #&#12467;&#12513;&#12531;&#12488;&#12434;&#21462;&#12427;&#12392;csv&#12391;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#20986;&#21147;
head(InterData)
Group Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6 Col7 Col8 Col9 Col10
1 Group 1    4   11    8    4   11    8    4   11    8     4
2 Group 2    7   15    3    7   15    3    7   15    3     7
3 Group 3    8    4   11    8    4   11    8    4   11     8
4 Group 4    3    7   15    3    7   15    3    7   15     3
5 Group 5   11    8    4   11    8    4   11    8    4    11
6 Group 6   15    3    7   15    3    7   15    3    7    15

#Data1&#12392;InterData&#12391;&#20849;&#36890;&#12375;&#12394;&#12356;&#37096;&#20998;&#12434;&#25277;&#20986;
DiffData <- Data1[!(Data1[, 1] %in% InterData[, 1]),] #&#38750;&#20849;&#36890;&#37096;&#20998;&#12398;&#25277;&#20986;
#write.csv(DiffData, "&#38750;&#20849;&#36890;&#12487;&#12540;&#12479;&#20986;&#21147;.csv", row.names = FALSE) #&#12467;&#12513;&#12531;&#12488;&#12434;&#21462;&#12427;&#12392;&#12391;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#20986;&#21147;
head(DiffData)
Group Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6 Col7 Col8 Col9 Col10
31 Group 31    4   11    8    4   11    8    4   11    8     4
32 Group 32    7   15    3    7   15    3    7   15    3     7
33 Group 33    8    4   11    8    4   11    8    4   11     8
34 Group 34    3    7   15    3    7   15    3    7   15     3
35 Group 35   11    8    4   11    8    4   11    8    4    11
36 Group 36   15    3    7   15    3    7   15    3    7    15