Question

我希望根据多个列上的条件匹配两个数据帧，但无法弄清楚如何。所以，如果有我的数据集：

df1 <- data.frame(lower=c(0,5,10,15,20), upper=c(4,9,14,19,24), x=c(12,45,67,89,10))
df2 <- data.frame(age=c(12, 14, 5, 2, 9, 19, 22, 18, 23))

我希望将df2中的年龄与df1中的下限和上限之间的范围相匹配，目的是在df1中添加一个额外的列，其中df1的值为x，其中age位于upper和lower之间。即我希望df2看起来像

age    x
12    67
14    67
 5    45
....etc.

我怎样才能达到这样的匹配？

Answer 1

我会在sapply选项中使用简单的df1$x和“anded”条件，如下所示：

df2$x <- sapply( df2$age, function(x) { df1$x[ x >= df1$lower & x <= df1$upper ] })

给出：

例如，对于12岁，括号内的选择给出：

> 12 >= df1$lower & 12 <= df1$upper
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

因此，通过此逻辑向量获取df1$x非常简单，因为您的范围不会重叠

Answer 2

使用foverlaps中的data.table是您正在寻找的内容：

library(data.table)
setDT(df1)
setDT(df2)[,age2:=age]
setkey(df1,lower,upper)
foverlaps(df2, df1, by.x = names(df2),by.y=c("lower","upper"))[,list(age,x)]

#    age  x
# 1:  12 67
# 2:  14 67
# 3:   5 45
# 4:   2 12
# 5:   9 45
# 6:  19 89
# 7:  22 10
# 8:  18 89
# 9:  23 10

Answer 3

这是在融合数据集上使用findInterval的另一种向量化方法

library(data.table) 
df2$x <- melt(setDT(df1), "x")[order(value), x[findInterval(df2$age, value)]]
#   age  x
# 1  12 67
# 2  14 67
# 3   5 45
# 4   2 12
# 5   9 45
# 6  19 89
# 7  22 10
# 8  18 89
# 9  23 10

这里的想法是

首先，整理您的数据，以便lower和upper位于同一列，x将具有与该新列相对应的值，
然后，根据这些范围（findInterval所需）对数据进行排序。
最后，在findInterval列中运行x以查找正确的发生率

这是一个可能的dplyr / tidyr版本

library(tidyr)
library(dplyr)
df1 %>%
  gather(variable, value, -x) %>%
  arrange(value) %>%
  do(data.frame(x = .$x[findInterval(df2$age, .$value)])) %>%
  cbind(df2, .)
#   age  x
# 1  12 67
# 2  14 67
# 3   5 45
# 4   2 12
# 5   9 45
# 6  19 89
# 7  22 10
# 8  18 89
# 9  23 10

如何在R /中执行复杂的多列匹配

3 个答案: