我是R的新手,也是stackoverflow的新手。我试图弄清楚data.table并查看“R data.table替换另一个data.table的值索引”并认为我理解但无法得到我想要的东西。
我有两个数据框 - 第一个是我感兴趣的数据,第二个是包含名称/ ID的键,用于转换第一个数据框中的ID。我想使用“key”data.table将表$ id1和table $ id2中的数字转换为“key”data.table中的“Names”。这是我到目前为止所管理的内容:
table<-data.table("Sample" = sample(40:46, 6), "Conc1" = sample(100:106,6),
"id1" = as.character(sample(1:6, 6)), "Conc2" = sample(200:206,6),
"id2" = as.character(sample(1:6, 6)))
key<-data.table("Name" = c("Sally", "John", "Roger", "Bob", "Kelsey", "Molly"),
"id1" = as.character(1:6))
setkey(table, id1)
setkey(key, id1)
table[key, `:=`(id1 = i.Name)]
我已经得到了这一点(表$ id1中名称的替换值),但无法弄清楚如何在不更改列名的情况下更改id2,重置键并重新执行id2上面的相同步骤。在真实数据集中,将有多个Sally,John等,我希望代码使用相同的密钥“翻译”两列。
希望代码使用data.table(用于学习目的)但是如果有另一个包可以做得更好,那也会很棒。谢谢!
答案 0 :(得分:5)
在data.table
中,您不需要设置密钥来进行加入。您可以在on=
参数中指定连接列。
从data.table v1.9.6
起,您可以使用on=
参数加入不同的列名。
library(data.table) ## v1.9.6 +
## update id1 based on Name
table[ key, on = c("id1"), nomatch = 0, id1 := i.Name]
## here the id1 column is getting updated to i.Name
## (the 'i.' is the prefix given to columns on the 'right' side of the join).
## update id2 based on Name
table[ key, on = c(id2 = "id1"), nomatch = 0, id2 := i.Name]
table
# Sample Conc1 id1 Conc2 id2
#1: 40 100 John 201 John
#2: 43 101 Kelsey 206 Kelsey
#3: 45 103 Molly 205 Roger
#4: 42 102 Roger 204 Bob
#5: 44 104 Sally 200 Molly
#6: 41 105 Bob 202 Sally
数据强>
## setting seed because we are sampling
set.seed(1234)
table<-data.table("Sample" = sample(40:46, 6), "Conc1" = sample(100:106,6),
"id1" = as.character(sample(1:6, 6)), "Conc2" = sample(200:206,6),
"id2" = as.character(sample(1:6, 6)))
key<-data.table("Name" = c("Sally", "John", "Roger", "Bob", "Kelsey", "Molly"),
"id1" = as.character(1:6))
答案 1 :(得分:0)
另一种方法:
dt <- merge(table,key,by.x = c('id1'),by.y = c('id1'),sort=F)
table <- merge(dt,key,by.x = c('id2'),by.y = c('id1'),sort=F)
table[,id1 := Name.x]
table[,id2 := Name.y]
table[,Name.x := NULL]
table[,Name.y := NULL]
## id2 id1 Sample Conc1 Conc2
##1: Bob Bob 41 101 200
##2: Kelsey John 46 100 203
##3: Roger Molly 43 102 206
##4: Sally Kelsey 42 105 201
##5: John Roger 44 106 202
##6: Molly Sally 45 104 204