Question

假设我有以下data.frames：

library(dplyr)
set.seed(13)
df <- data_frame(A = sample(letters[1:2], 6, rep=TRUE), B = sample(1:3, 6, rep = TRUE))
new_df <- data_frame(A ="a", B = 4)

假设我想更新df A == "a"的所有行，其中4的值为df（这是一个示例，一般df %>% left_join(new_df %>% rename(b=B)) %>% mutate(B = ifelse(is.na(b), B, b))有多行）。我可以通过以下方式做到这一点：

{{1}}

哪个好，但这看起来并不优雅。有一个更好的方法吗？

我通过清理数据来解决这个问题。我从另一列计算某个列，该列应该是唯一的id，但由于数据收集问题，它不是。我有另一个表格，正确的ID，我想更新它们。通常，与正确ID的数量相比，错误ID的数量较少，因此进行连接似乎是一种过度杀伤。

Answer 1

好吧，如果你正在寻找优雅（和快速），那么你可以在这里如何替换这些价值：

library(data.table)

dt = as.data.table(df) # alternatively call setDT to convert in-place
setkey(dt, A)

dt[new_df, B := i.B]
dt
#   A B
#1: a 4
#2: a 4
#3: a 4
#4: a 4
#5: b 2
#6: b 2

两个音符。您会收到警告，因为data.table非常注意两个表格的类型和类型不匹配。第二个注释 - i.确保您使用B的{{1}}列，即i-expression的第一个参数，并用于解决此处的冲突。< / p>

Answer 2

它不需要dplyr但是如何：

df$B <- ifelse (df$A=="a",4,df$B)

使用dplyr或其他解决方案从另一个data.frame更新data.frame的几行和几列

2 个答案: