使用模糊合并合并两个数据框

时间:2017-07-13 04:50:22

标签: r merge

我有两个数据框,我必须合并。在我想要合并两个数据帧的两个数据帧中都有一列。但这两列中的数据并不相似。这两个数据帧中的键列长度为12位,另一个数据帧的长度为5 -6位。我希望在第二个数据帧的类似5-6位数的基础上进行合并。

我的数据框架:

df1 = data.frame(CustomerId = c(987689000000,786581000000,765909000000,565400000000,746541000000,516890000000), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))   

df2 = data.frame(customerId = c(987689,986581,7659090,56540,74651,5168900), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1)))

我尝试了c = merge(df1,df2 , key =("CustomerId "),all = TRUE)

我的预期输出如: -

  CustomerId  Product    State
1  987689     Toaster     Alabama
2  786581     Toaster      Alabama
3  7659090    Toaster      Alabama
4  56540       Radio      Alabama
5  74651       Radio      Alabama
6  516890     Radio        Alabama

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

这是一个解决方案。关键是使用formatC调整数字格式,并使用str_extract提取匹配的部分。完成此步骤后,您可以确定是否要使用left_joinright_joininner_join来保留数据框的哪一部分。 df3是最终输出。

请注意,您提供的示例包含不匹配的ID,因此根据您提供的数据框,无法再现所需的输出。

# Load packages
library(dplyr)
library(stringr)
library(rebus)

# Process the data
df3 <- df1 %>%
  # Use str_extract to get CustomerId matched in df2
  mutate(CustomerId = str_extract(string = formatC(CustomerId, 
                                                   digits = 0, 
                                                   format = "f"), 
                                  pattern = or1(df2$customerId))) %>%
  # Join with df2 by the updated CustomerId
  right_join(df2 %>% 
               mutate(CustomerId = as.character(customerId)) %>%
               select(-customerId), 
            by = "CustomerId")

# View the result
df3
#  CustomerId Product   State
#1     987689 Toaster Alabama
#2     986581    <NA> Alabama
#3    7659090 Toaster    Ohio
#4      56540   Radio Alabama
#5      74651    <NA> Alabama
#6    5168900   Radio    Ohio