我有两组数据,包括预数据和后数据.受访者拥有唯一的ID,我想创建一个子集,其中仅包括对这两个调查做出响应的人员.示例数据集:
pre.data <- data.frame(ID = c(1:10), Y = sample(c("yes", "no"), 10, replace = TRUE),
Survey = 1)
post.data <- data.frame(ID = c(1:3,6:10), Y = sample(c("yes", "no"), 8, replace = TRUE),
Survey = 2)
all.data <- rbind(pre.data, post.data)
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我有以下功能:
match <- function(dat1, dat2, dat3){ #dat1 is whole dataset(both stitched together)
#dat2 is pre dataset #dat3 is post dataset
selectedRows <- (dat1$ID %in% dat2$ID &
dat1$ID %in% dat3$ID)
matchdata <- dat1[selectedRows,]
return(matchdata)
}
prepost.match.data <- match(all.data, pre.data, post.data)
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我认为必须有比这个功能更好的方法做同样的事情,但我想不出怎么样.我怎么做它似乎有点乱.我的意思是,它有效 - 它做了我想要的,但我不禁想到有更好的方法.
如果已经以类似的方式提出这个问题,我很抱歉,但我无法找到它 - 在这种情况下,请指出我的相关答案.
注意: Arun在比我更早的评论中发布了相同的答案.
你可以intersect像这样使用:
all.data[all.data$ID %in% intersect(pre.data$ID, post.data$ID),]
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这使 :
ID Y Survey
1 1 yes 1
2 2 no 1
3 3 no 1
6 6 yes 1
7 7 yes 1
8 8 yes 1
9 9 no 1
10 10 yes 1
11 1 no 2
12 2 yes 2
13 3 no 2
14 6 no 2
15 7 yes 2
16 8 yes 2
17 9 no 2
18 10 yes 2
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