R：使用其他数据帧更新数据帧

Question

假设我们的初始数据框如下所示：

df1 = data.frame(Index=c(1:6),A=c(1:6),B=c(1,2,3,NA,NA,NA),C=c(1,2,3,NA,NA,NA))

> df1
  Index A  B  C
1     1 1  1  1
2     2 2  2  2
3     3 3  3  3
4     4 4 NA NA
5     5 5 NA NA
6     6 6 NA NA

另一个数据框包含col B和C

的新信息

df2 = data.frame(Index=c(4,5,6),B=c(4,4,4),C=c(5,5,5))

> df2
  Index B C
1     4 4 5
2     5 4 5
3     6 4 5

如何更新df1中的缺失值，使其如下所示：

  Index A B C
1     1 1 1 1
2     2 2 2 2
3     3 3 3 3
4     4 4 4 5
5     5 5 4 5
6     6 6 4 5

  

我的尝试：

library(dplyr)

> full_join(df1,df2)
Joining by: c("Index", "B", "C")
  Index  A  B  C
1     1  1  1  1
2     2  2  2  2
3     3  3  3  3
4     4  4 NA NA
5     5  5 NA NA
6     6  6 NA NA
7     4 NA  4  5
8     5 NA  4  5
9     6 NA  4  5

您可以看到，为4,5,6索引创建了重复的行，而不是替换NA值。

非常感谢任何帮助！

Answer 1

merge然后aggregate：

aggregate(. ~ Index, data=merge(df1, df2, all=TRUE), na.omit, na.action=na.pass )

#  Index B C A
#1     1 1 1 1
#2     2 2 2 2
#3     3 3 3 3
#4     4 4 5 4
#5     5 4 5 5
#6     6 4 5 6

或dplyr发言：

df1 %>% 
    full_join(df2) %>%
    group_by(Index) %>%
    summarise_each(funs(na.omit))

#Joining by: c("Index", "B", "C")
#Source: local data frame [6 x 4]
#
#  Index     A     B     C
#  (dbl) (int) (dbl) (dbl)
#1     1     1     1     1
#2     2     2     2     2
#3     3     3     3     3
#4     4     4     4     5
#5     5     5     4     5
#6     6     6     4     5

Answer 2

我们可以使用join中的data.table。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df1)，使用“索引”加入'df1'并分配（:=），'B'和'C'中的值'iB'和'i.C'。

library(data.table)
setDT(df1)[df2, c('B', 'C') := .(i.B, i.C), on = "Index"]
df1
#   Index A B C
#1:     1 1 1 1
#2:     2 2 2 2
#3:     3 3 3 3
#4:     4 4 4 5
#5:     5 5 4 5
#6:     6 6 4 5

Answer 3

不确定一般情况或条件是什么，但这适用于没有dplyr的此实例

df3 <- as.matrix(df1)
df3[which(is.na(df3))] <- as.matrix(df2)
df3 <- as.data.frame(df3)
df3

  A B C
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3
4 4 4 5
5 5 4 5
6 6 4 5

Answer 4

对于那些感兴趣的人，我已将此问题扩展到：

- 使用新列处理另一个数据框更新数据框

- 替换任何现有条目，无论它们是否为NA。

继承我使用@thelatemail中的聚合函数找到的解决方案：）

df1 = data.frame(Index=c(1:6),A=c(1:6),B=c(1,2,3,3,3,3),C=c(1,2,3,3,3,3))

df2 = data.frame(Index=c(4,5,6),B=c(4,4,4),C=c(5,5,5),D=c(6,6,6),E=c(7,7,7))

df3 = full_join(df1,df2)

# Create a function na.omit.last 
na.omit.last = function(x){
  x <- na.omit(x)
  x <- last(x)
}

# For the columns not in df1 
dfA = aggregate(. ~ Index, df3, na.omit,na.action = na.pass)
dfA = dfA[,-(1:ncol(df1))] 
dfA = data.frame(lapply(dfA,as.numeric))

dfB = aggregate(. ~ Index, df3[,1:ncol(df1)], na.omit.last, na.action = na.pass)

# If there are more columns in df2 append dfA
if (ncol(df2) > ncol(df1)) {
  df3 = cbind(dfB,dfA)
}  else {
    df3 = dfB
  }

print(df3)