Question

我试着找出这个问题的答案但运气不错。我在R中有两个数据框（df1和df2），除了两列，一个人数字（pnr）和一个药物名称（名称）之外，有两个不同的信息。在df1中行的行，我想检查，如果pnr和name的组合存在于df2中的某处。如果存在这种组合，我想在df1的另一列中显示“是”。如果不是“不”。

df1
pnr|drug|...|check
---|----|---|-----
1  | 1  |...| no
1  | 2  |...| yes
2  | 2  |...| yes
3  | 2  |...| no
.....

df2
pnr|drug|...|
---|----|---|
1  | 2  |...|
2  | 2  |...|
....

例如，我想检查，如果行组合pnr = 1＆amp;药物= 1存在于df2（no），pnr = 1＆amp;药物= 2（是）等等然后在df1的检查栏中放置“是”或“否”

我没有运气就试过以下for声明。它确实在“检查”列中放置了“是或否”，但它没有正确执行

for(index in 1:nrow(df1)){
   if((df1[index,]$pnr %in% df2$pnr)&(df1[index,]$name %in% df2$name)){
   check_text="yes"}else{check_text="no"}
   df1$check=check_text
}

我有一种感觉，我应该使用apply，但我无法弄明白。你们有没有想法，如何解决这个问题？`

真诚地回归

Answer 1

一种方法是使用base R方法。

将列pnr和drug粘贴在一起，并在match中找到类似的df1

df1$check <- ifelse(is.na(match(paste0(df1$pnr, df1$drug), 
                                        paste0(df2$pnr, df2$drug))),"No", "Yes")

#  pnr drug check
#1   1    1    No
#2   1    2   Yes
#3   2    2   Yes
#4   3    2    No

Answer 2

我们可以使用apply，使用any函数检查匹配项：

df1$check <- 
    apply(df1, 1, function(x) 
    ifelse(any(x[1] == df2$pnr & x[2] == df2$drug), 'yes','no'))

# df1

#    pnr drug check
# 1   1    1    no
# 2   1    2   yes
# 3   2    2   yes
# 4   3    2    no

数据

df1 <- data.frame(pnr = c(1,1,2,3),
                  drug = c(1,2,2,2))

df2 <- data.frame(pnr = c(1,2),
                  drug = c(2,2))

Answer 3

这对dplyr::left_join来说很自然：

library(dplyr) # for left_join, transmute
library(tidyr) # for replace_na

df1 <- expand.grid(pnr = 1:3, drug = 1:3)
df2 <- data.frame(pnr = c(1, 3), drug = c(2, 1))

df1 <- df1 %>%
  left_join(df2 %>% transmute(pnr, drug, check = 'yes')) %>%
  replace_na(list(check = 'no'))

df1

#>   pnr drug check
#> 1   1    1    no
#> 2   2    1    no
#> 3   3    1   yes
#> 4   1    2   yes
#> 5   2    2    no
#> 6   3    2    no
#> 7   1    3    no
#> 8   2    3    no
#> 9   3    3    no

如果另一个数据框中存在组合，则R检查行的行

3 个答案:

数据