Question

我正在尝试将两个数据集连接在一起。称他们为x和y。我相信y中的ID变量是x中ID变量的子集。但不是纯粹的意义，因为我知道x包含的ID比y多，但我不知道映射。也就是说，x和y中的一些（但不是全部）ID可以1：1匹配。

我的最终目标是找出这个1：1映射失败的位置并标记这些观察结果。我认为合并将是可行的方式，但也许不是。一个例子如下：

id <- c(1:10, 1:100)

X1 <- rnorm(110, mean = 0, sd = 1)
year <- c("2004","2005","2006","2001","2002") 
year <- rep(year, 22)

month = c("Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec","Jan","Feb","Mar","Apr")
month <- rep(month, 11)

#dataset X
x <- cbind(id, X1, month, year)

#dataset Y
id2 <- c(1:10, 200)
Y1 <- rnorm(11, mean = 0 , sd = 1)
y <- cbind(id2,Y1)

#merge on the IDs; but we get an error because when id2 == 200 in y we don't 
#have a match in x 
result <- merge(x, y, by.x="id", by.y = "id2", all =TRUE)

合并引发了错误，因为id2 == 200在x数据集中没有匹配项。不幸的是，我丢失了身份证和所有信息！（第111行应该等于200）：

tail(result) 
      id                   X1 month year         Y1
106   95  -0.0748386054887876   Nov 2002         NA
107   96    0.196765325477989   Dec 2004         NA
108   97    0.527922135906927   Jan 2005         NA
109   98    0.197927230533413   Feb 2006         NA
110   99 -0.00720474886698309   Mar 2001         NA
111 <NA>                 <NA>  <NA> <NA> -0.9664941

更重要的是，我对合并文件中的ID变量进行了重复观察。 id2 == 1观察仅存在一次，但它只复制了两次（例如Y1取值1.55两次）。

head(result)
   id                 X1 month year       Y1
1   1  -0.67371266313441   Jul 2004 1.553220
2   1 -0.318666983469993   Jul 2004 1.553220
3  10 -0.608192898092431   Apr 2002 1.234325
4  10  -0.72299929212347   Apr 2002 1.234325
5 100 -0.842111221826554   Apr 2002       NA
6  11  -0.16316681842082   Jul 2004       NA

这种合并使事情变得比我想象的更复杂。我希望我可以检查x中的每个观察，并找出id在y中匹配id2的位置，并标记那些没有的id。所以我会得到一个新的向量，称之为标志，如果x $ id在y $ id2中匹配则取值为1，否则为零。这样，我就可以知道1：1映射失败的位置。我可以通过重新编码NA来获得一些关注，但是当id2 == 200时会抛出的错误呢？它只是丢弃了这些信息。

我尝试过没有运气的行追加，看起来我也应该放弃合并，也许最好拧一个循环或函数来做这些事情：

对于x

中的每个观察

id2 =哪个（id2）对应于id-month-year

如果上面的长度是== 1，则

flag = 1，否则为

等。

希望这一切都有道理。我非常感谢任何帮助或指导。

Answer 1

如果您正在寻找x$id中y$id2中的哪些内容，那么您可以使用

x$id %in% y$id2

获取返回匹配的逻辑向量。但是，它并不保证一对一的对应关系;只是一对多。然后，您可以将此向量添加到数据框

x$match.y <- x$id %in% y$id2

查看x中哪些y行具有相应的ID。

要查看哪些观察结果为1对1，您可以执行类似

的操作

y$id2[duplicated(y$id2)] #vector of duplicate elements in y$id2
(x$id %in% y$id2) & !(x$id %in% y$id2[duplicated(y$id2)])

过滤掉y$id2中出现多次的元素。您也可以将其添加到x：

x$match.y.unique <- (x$id %in% y$id2) & !(x$id %in% y$id2[duplicated(y$id2)])

可以对y执行相同的过程，以确定y中x的哪些行匹配，以及哪些行匹配唯一。

Answer 2

您的合并失败的原因是您为x和y提供了两种不同的结构（一种是数字矩阵，另一种是字符矩阵）。在选择cbind时使用data.frame是失败的常见策略。

> str(x)
 chr [1:110, 1:4] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "10" "1" "2" ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:4] "id" "X1" "month" "year"
> str(y)
 num [1:11, 1:2] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "id2" "Y1"

如果你使用了data.frame函数（因为数据帧是merge应该使用的那个），它就会成功：

> x <- data.frame(id, X1, month, year); y <- data.frame(id2,Y1)
> str( result <- merge(x, y, by.x="id", by.y = "id2", all =TRUE) )
'data.frame':   111 obs. of  5 variables:
 $ id   : num  1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 ...
 $ X1   : num  1.5063 2.5035 0.7889 -0.4907 -0.0446 ...
 $ month: Factor w/ 10 levels "Apr","Aug","Dec",..: 6 6 2 2 10 10 9 9 8 8 ...
 $ year : Factor w/ 5 levels "2001","2002",..: 3 3 4 4 5 5 1 1 2 2 ...
 $ Y1   : num  1.449 1.449 -0.134 -0.134 -0.828 ...

> tail( result <- merge(x, y, by.x="id", by.y = "id2", all =TRUE) )
     id         X1 month year        Y1
106  96 -0.3869157   Dec 2004        NA
107  97  0.6373009   Jan 2005        NA
108  98 -0.7735626   Feb 2006        NA
109  99 -1.3537915   Mar 2001        NA
110 100  0.2626190   Apr 2002        NA
111 200         NA  <NA> <NA> -1.509818

如果你的'x'参数中有重复项，那么你应该在结果中获得重复项。然后，您有责任以您认为合适的任何方式（在合并之前或之后）使用!duplicated，但您不能指望merge为您做出类似的决定。

R中的复杂合并标记无与伦比的观察结果？

2 个答案: