问题描述
我有两个使用 left_join()
data1 可以简化为类似...
Date <- as.Date(c('2011-7-26','2011-7-26','2010-11-1','2009-5-10','2008-3-25','2007-3-14','2007-3-14'))
Location <- c("A","B","A","B")
Result <- sample(1:30,10)
data1 <- data.frame(Date,Location,Result)
data2 可以简化为类似...
Date <- as.Date(c('2011-7-26','2007-3-14'))
Flow_A <- c(6,2,9)
Flow_B <- c(10,11,25)
data2 <- data.frame(Date,Flow_A,Flow_B)
按日期组合后,我有这个
data3 <- left_join(data2,data1,by = "Date")
Date Flow_A Flow_B Location Result
1 2011-07-26 6 10 A 11
2 2011-07-26 6 10 B 17
3 2009-05-10 2 11 A 6
4 2009-05-10 2 11 B 22
5 2007-03-14 9 25 A 20
6 2007-03-14 9 25 B 1
结果中的每个值对应于一个特定的位置(A 或 B),我想根据位置将 Flow(Flow_A 或 Flow_B)的正确值附加到该行(即将列 Flow_A 和 Flow_B 合并到一列“Flow”中) ' 只有正确的值)。我已经能够使用 mutate()
、ifelse()
、grepl()
和非常简单的函数的组合来做到这一点:
a <- data3$Flow_A
Choose_A <- function(a) {
return(a)}
d <- data3$Flow_B
Choose_B <- function(b) {
return(b)}
data3 <- mutate(data3,Flow =
ifelse(grepl("A",Location),Choose_A(a),ifelse(grepl("B",Choose_B(b),NA)))
Date Flow_A Flow_B Location Result Flow
1 2011-07-26 6 10 A 11 6
2 2011-07-26 6 10 B 17 10
3 2009-05-10 2 11 A 6 2
4 2009-05-10 2 11 B 22 11
5 2007-03-14 9 25 A 20 9
6 2007-03-14 9 25 B 1 25
但这看起来相当笨重。有没有更好(更有效)的方法来实现这一目标?
请原谅我的无知 - 我还在学习! 谢谢!
解决方法
您可以使用 match
创建一个列号向量以从每一行中提取,并使用 cbind
创建一个矩阵,用于从 'Flow_A'
或 {{1 }} 取决于 'Flow_B'
列。
Location