Mar*_*rco 5 r lookup-tables dplyr
我一直在寻找一种聪明的或“更整洁”的方式来利用 tidyverse 中的查找表,但找不到令人满意的解决方案。
我有一个数据集和查找表:
# Sample data
data <- data.frame(patients = 1:5,
treatment = letters[1:5],
hospital = c("yyy", "yyy", "zzz", "www", "uuu"),
response = rnorm(5))
# Lookup table
lookup <- tibble(hospital = c("yyy", "uuu"), patients = c(1,5))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
...其中查找表中的每一行都是我想要过滤第一个小标题(数据)的确切模式。
想要的结果如下所示:
# A tibble: 3 x 4
patients treatment hospital response
<dbl> <chr> <chr> <dbl>
1 1.00 a yyy -0.275
2 5.00 e uuu -0.0967
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想出的最简单的解决方案是这样的:
as.tibble(dat) %>%
filter(paste(hospital, patients) %in% paste(lookup$hospital, lookup$patients))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然而,这一定是很多人经常做的事情 - 有没有一种更干净、更方便的方法来做到这一点(即,对于查找表中的两列以上)?
由于 的默认行为dplyr::inner_join()是匹配传递给函数的两个 tibbles 之间的公共列,并且查找表仅包含 2 个关键列,因此最短的代码如下:
library(dplyr)
# Sample data
data <- tibble(patients = 1:5,
treatment = letters[1:5],
hospital = c("yyy", "yyy", "zzz", "www", "uuu"),
response = rnorm(5))
# Lookup table
lookup <- tibble(hospital = c("yyy", "uuu"), patients = c(1,5))
data %>% inner_join(.,lookup)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
...以及输出:
> data %>% inner_join(.,lookup)
Joining, by = c("patients", "hospital")
# A tibble: 2 x 4
patients treatment hospital response
<dbl> <chr> <chr> <dbl>
1 1.00 a yyy -1.44
2 5.00 e uuu -0.313
>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
因为所需的输出可以通过跨 tibbles 的关键列进行连接来完成,所以paste()OP 中的代码是不必要的。
另请注意,这inner_join()是正确的联接类型,因为所需的输出是在两个传入 tibbles 之间匹配的行,并且查找表没有重复的行。如果查找表包含重复的行,那么semi_join()根据 OP 上的注释,这将是适当的函数。
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