Cur*_*072 1 r match mutated dplyr
我正在尝试在mutate(). df1假设我们从一个如下所示的数据框开始,由下面的代码生成:
ID Status
1 1 N
2 2 Y
3 3 Y
4 4 N
5 5 Y
df1 <- data.frame(
ID = c(1,2,3,4,5),
Status = c("N","Y","Y","N","Y")
)
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我使用 dplyr 的mutate()函数根据最右侧“状态”列的值生成一个新列。下面是新的tmp数据帧输出和生成它的 dplyr 代码(这是一个超级简单的示例,适用于我的更大问题 - 就这样吧):
ID Status Flag
1 1 N No
2 2 Y Yes
3 3 Y Yes
4 4 N No
5 5 Y Yes
tmp <-
df1 %>%
mutate("Flag"=case_when(Status=="Y"~"Yes",TRUE~"No"))
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我试图在上面嵌入“匹配”函数的等效项mutate(),以便插入到 Flag 列中的值取决于df1数据帧中的 ID 与这两个附加数据帧中的 ID 相匹配:
Status1 <- data.frame(ID = c(2,3))
Status2 <- data.frame(ID = c(5))
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例如,使用 ID 匹配函数,我的tmp输出将如下所示:
ID Status Flag [Flag explained]
1 1 N No
2 2 Y Yes - Status1 Since the ID in the df1 data frame matches one of the ID's in the Status 1 data frame
3 3 Y Yes - Status1 Same as immediately above
4 4 N No
5 5 Y Yes - Status2 Since the ID in the df1 data frame matches the ID in the Status 2 data frame
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在 dplyr 中以这种方式匹配多个数据帧有什么想法吗?
在我正在处理的实际数据中,有 5 个数据帧需要匹配,而不是像本例中那样有 2 个数据帧。另外,在我实际的 5 个匹配表中,所有 ID 都是互斥的(匹配表中没有重复的 ID)。在我的实际数据中,Status和Flag列的等价物也是字符串,而不是数值。
一种方法是使用更新的Status*帧进行多重连接:
Status1 <- data.frame(ID = c(2,3), Flag = "Status1")
Status2 <- data.frame(ID = c(5), Flag = "Status2")
library(dplyr)
df1 %>%
left_join(Status1, by = "ID") %>%
left_join(Status2, by = "ID") %>%
mutate(Flag = coalesce(Flag.x, Flag.y), Flag = if_else(is.na(Flag), "No", Flag)) %>%
select(-Flag.x, -Flag.y)
# ID Status Flag
# 1 1 N No
# 2 2 Y Status1
# 3 3 Y Status1
# 4 4 N No
# 5 5 Y Status2
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或者更简单地说:
df1 %>%
left_join(bind_rows(Status1, Status2), by = "ID") %>%
mutate(Flag = if_else(is.na(Flag), "No", Flag))
# ID Status Flag
# 1 1 N No
# 2 2 Y Status1
# 3 3 Y Status1
# 4 4 N No
# 5 5 Y Status2
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连接/合并的前提最初可能很难可视化,两个很好的参考是如何连接(合并)数据框(内部、外部、左、右)、INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 和 FULL JOIN 之间有什么区别?。
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