问题描述
我正在尝试将一个数据框 (ex2) 中的值添加到基于两个不同列的现有数据框 (ex1) 中。如您所见,两个数据框中都有一个 ID 列。但是在 ex2 中,ex1 的每一列都由不同的行而不是列表示。对于每个匹配的 ID,我想将 ex2$result 的结果添加到 ex1 中适当列标题下的匹配行(如果 ex2$alpha[i] = a 那么 ex2$result[i] 被添加到 ex1$a[ z] 其中 ex2$id[i]=ex1$id[z])。另一个复杂因素是,并非 ex1 中的所有列都会在 ex2 中具有 alpha 值,因此应将它们设置为“NA”。
ex1 <- data.frame(
id = c(1:20),a = c(rep(1,5),rep(0,rep(NA,10)),b = c(rep(c(1,0),c = c(rep(c(0,1),d = c(rep(0,rep(1,10))
)
ex2 <- data.frame(
id = c(rep(11,3),rep(12,rep(13,rep(14,2),rep(15,rep(16,4),rep(17,rep(18,rep(19,rep(20,4)),alpha = c(rep(c('a','b','d'),rep(c('a','b'),'c',5)),result = c(rep(c(0,1,11))
)
感谢您的帮助!
解决方法
我相信附加的代码段可以满足您的需求。但是很难从你的玩具数据中知道在 mutate 语句中写出 a 到 d 列是否可行。肯定有更聪明的编程方式来解决这个问题。
ex1 <- data.frame(
id = c(1:20),a = c(rep(1,5),rep(0,rep(NA,10)),b = c(rep(c(1,0),c = c(rep(c(0,1),d = c(rep(0,rep(1,10))
)
ex2 <- data.frame(
id = c(rep(11,3),rep(12,rep(13,rep(14,2),rep(15,rep(16,4),rep(17,rep(18,rep(19,rep(20,4)),alpha = c(rep(c('a','b','d'),rep(c('a','b'),'c',5)),result = c(rep(c(0,1,11))
)
library(tidyverse)
ex_2_wide <- pivot_wider(ex2,id_cols = id,names_from = alpha,values_from = result )
joined <- full_join(ex1,ex_2_wide,by = c("id" = "id")) %>%
mutate(a = coalesce(a.x,a.y)) %>%
mutate(b = coalesce(b.x,b.y)) %>%
mutate(c = coalesce(c.x,c.y)) %>%
mutate(d = coalesce(d.x,d.y)) %>%
select(-(a.x:c.y))
joined
#> id a b c d
#> 1 1 1 1 0 0
#> 2 2 1 0 1 0
#> 3 3 1 1 0 0
#> 4 4 1 0 1 0
#> 5 5 1 1 0 0
#> 6 6 0 0 1 1
#> 7 7 0 1 0 1
#> 8 8 0 0 1 1
#> 9 9 0 1 0 1
#> 10 10 0 0 1 1
#> 11 11 0 1 NA 1
#> 12 12 0 1 NA 1
#> 13 13 0 1 NA 1
#> 14 14 0 1 NA NA
#> 15 15 1 0 NA NA
#> 16 16 1 1 0 1
#> 17 17 1 0 1 1
#> 18 18 0 1 1 0
#> 19 19 1 1 0 1
#> 20 20 1 0 1 1
由 reprex package (v0.3.0) 于 2021 年 1 月 7 日创建
编辑:
如果我们扭转这个问题(我们首先制作长表,然后连接和合并,然后向后旋转),那么合并只需一步,无论您有多少列。
library(tidyverse)
ex1_long <- pivot_longer(ex1,cols = a:d,names_to = "alpha")
joined <- full_join(ex1_long,ex2,by = c("id" = "id","alpha" = "alpha")) %>%
mutate(value = coalesce(value,result)) %>% select(-result) %>%
pivot_wider(id_cols = id,values_from = value)
joined
#> # A tibble: 20 x 5
#> id a b c d
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 1 1 0 0
#> 2 2 1 0 1 0
#> 3 3 1 1 0 0
#> 4 4 1 0 1 0
#> 5 5 1 1 0 0
#> 6 6 0 0 1 1
#> 7 7 0 1 0 1
#> 8 8 0 0 1 1
#> 9 9 0 1 0 1
#> 10 10 0 0 1 1
#> 11 11 0 1 NA 1
#> 12 12 0 1 NA 1
#> 13 13 0 1 NA 1
#> 14 14 0 1 NA NA
#> 15 15 1 0 NA NA
#> 16 16 1 1 0 1
#> 17 17 1 0 1 1
#> 18 18 0 1 1 0
#> 19 19 1 1 0 1
#> 20 20 1 0 1 1
由 reprex package (v0.3.0) 于 2021 年 1 月 7 日创建