在R中为较大数量的值分配较少数量的值

Question

我有两个大的载体：

A: https://dl.dropbox.com/u/22681355/A.csv
B: https://dl.dropbox.com/u/22681355/B.csv

A有超过20000个条目，但只有1350个唯一条目。 B是从1到9精确地生成1350次的随机数

我想将B中的值分配给A，以便A中的相同值在B中获得相同的值，例如：如果有多个1，则每个1应从B获得相同的数字。

我一直在使用A [B]命令，但是在第18000条之后我得到了NAs

这样做的正确方法是什么？

代码：

A<-read.csv("A.csv")
B<-read.csv("B.csv")

A[B]

Answer 1

1. read.csv()创建一个数据框，而不是矢量。
2. 你可能意味着B[A]对于A中的每个元素，它在该元素的值的索引处获得B的值。由于A的值在1到1899之间，它超过了B的大小1349.对于那些超出B界限的元素，NAs被引入。

实现您想要实现的目标的正确方法是

A = read.table("http://dl.dropbox.com/u/22681355/A.csv")
B = read.table("http://dl.dropbox.com/u/22681355/B.csv")
A = A$V1
B = B$V1
A = as.factor(A)

B[match(A,levels(A))]

match(A,levels(A))将返回与A相同长度的向量，其中每个元素包含其元素级别中A元素的位置，即1到1350之间的数字（1350个不同的值）。如果A为as.factor(c(1,1,3,5,5,7))，则levels(A)为c(1,3,5,7)，match(A,levels(A))为c(1,1,2,3,3,4)，即元素在其级别中的位置。