Question

我可能在这个问题上很容易丢失一些东西。我无法在任何地方找到合适的答案 - 我真的需要继续前进。所以我过分简化了我的数据：

eventID <- c(2,4)
Time <- c("09:32","09:43")
df1 <- data.frame(eventID,Time)
eventID <- rep(c(1:4),rep(3,4))
Time <- rep(c("09:30",NA,"09:40",NA),rep(3,4))
df2 <- data.frame(eventID,Time)

我想要的是合并Time列。因此，df2中的NAs应填充Time与df1匹配的eventID值。我的原始数据非常大，因此for - 循环不是我真正想要的。我希望这会奏效：

> (res1 <- merge(df1,df2, by = "eventID", all = T))
#   eventID Time.x Time.y
#1        1   <NA>  09:30
#2        1   <NA>  09:30
#3        1   <NA>  09:30
#4        2  09:32   <NA>
#5        2  09:32   <NA>
#6        2  09:32   <NA>
#7        3   <NA>  09:40
#8        3   <NA>  09:40
#9        3   <NA>  09:40
#10       4  09:43   <NA>
#11       4  09:43   <NA>
#12       4  09:43   <NA>

期望的输出：

> eventID <- rep(c(1:4),rep(3,4))
> Time <- rep(c("09:30","09:32","09:40","09:43"), rep(3,4))
> (res2 <- data.frame(eventID,Time))
#   eventID  Time
#1        1 09:30
#2        1 09:30
#3        1 09:30
#4        2 09:32
#5        2 09:32
#6        2 09:32
#7        3 09:40
#8        3 09:40
#9        3 09:40
#10       4 09:43
#11       4 09:43
#12       4 09:43

连连呢？如果可能，请base我愿意，或者data.table包。

Answer 1

尝试

library(data.table)
setkey(setDT(df2), eventID)[df1, Time:= i.Time][]
#   eventID  Time
#1:       1 09:30
#2:       1 09:30
#3:       1 09:30
#4:       2 09:32
#5:       2 09:32
#6:       2 09:32
#7:       3 09:40
#8:       3 09:40
#9:       3 09:40
#10:      4 09:43
#11:      4 09:43
#12:      4 09:43

base R之后的merge选项

 data.frame(eventID= res1[,1], 
     Time=res1[-1][cbind(1:nrow(res1),max.col(!is.na(res1[-1])))])

更新

假设有一些＆＃39; eventID＆＃39;在第一个数据集中不在第二个数据集中（＆＃39; df2＆＃39;），那么我们可以指定nomatch=0

 df3 <- data.frame(eventID= c(2,4,5), Time=c('09:32', '09:43', '09:45'))

 setkey(setDT(df2), eventID)[df3, Time:= i.Time,nomatch=0][]
  #    eventID  Time
  # 1:       1 09:30
  # 2:       1 09:30
  # 3:       1 09:30
  # 4:       2 09:32
  # 5:       2 09:32
  # 6:       2 09:32
  # 7:       3 09:40
  # 8:       3 09:40
  # 9:       3 09:40
  #10:       4 09:43
  #11:       4 09:43
  #12:       4 09:43

组合/合并R中的列

1 个答案:

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