Question

我的数据框看起来像这样（df1）：

options(stringsAsFactors = F)

Car <- c('Chevrolet', 'GM', 'Lexus', 'Ford', 'Mitsubishi', 'Audi')
Alternative.Cars <- c('Acura, Honda', NA, 'Nissan', 'Ferrari, Toyota, Tesla', 'Infiniti', 'Cadillac, Benz')
contact <- c('Mickey', 'Minnie', 'Daffy', 'Pluto', 'Donald', 'Goofy')
numCars <- c(0,0,0,0,0,0)
df1 <- data.frame(Car = Car, Alternative.Cars = Alternative.Cars, contact = contact, numCars = numCars)

和第二个数据框（df2）：

CAR <- c('Acura', 'Benz', 'Toyota', 'Nissan')
years <- c('Y2001,Y2003','Y2014', 'Y1999,Y2015,Y2016', 'Y2013')
df2 <- data.frame(CAR = CAR, years = years)

DF1是目前缺货的汽车库存清单。 DF2，是包含年份和品牌的汽车列表。您会注意到DF2具有仅在DF1 $ Alternative.Cars列中列出的车名。由于某种原因，有一个巨大的混合，它需要直接设置。我想创建一个名为＆＃39; Real.Car＆＃39;在DF2 $ Alternative.Cars中找到DF1 $ CAR的汽车名称，所以它看起来像下面的数据框（DF3）：

Car         Alternative.Cars         Real.Car   contact  numCars years
Chevrolet   Acura, Honda             Acura      Mickey      0    Y2001,Y2003  
GM          <NA>                     <NA>       Minnie      0    <NA>
Lexus       Nissan                   Nissan     Daffy       0    Y2013
Ford        Ferrari, Toyota, Tesla   Toyota     Pluto       0   Y1999,Y2015,Y2016  
Mitsubishi  Infiniti                 <NA>       Donald      0    <NA>
Audi        Cadillac, Benz           Benz       Goofy       0    Y2014

我尝试查看df2中的每一行并在df1中找到匹配项。如果匹配，我想将这些年份保存在一个名为“年”的新列中。但它没有正确运作：

 for (i in 1:length(df2$CAR)) {

   singleEntry <- as.data.frame(df2[1,])

   df1$Car <- ifelse(grep(singleEntry, df1$Alternative.Cars), 
   singleEntry$years, df1$Car)

 }

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

这可能不是最有效的方式，但它可以完成这项工作。

df1$Real.car = NA
df1$years = NA
for (i in 1:nrow(df2)) {
  match.line = grep(df2$CAR[i], df1$Alternative.Cars)

  df1$Real.car[match.line] = df2$CAR[i]
  df1$years[match.line] = df2$years[i]
}

然后，您可以重新排序列以与您的列匹配。

> df1
         Car       Alternative.Cars contact numCars Real.car             years
1  Chevrolet           Acura, Honda  Mickey       0    Acura       Y2001,Y2003
2         GM                   <NA>  Minnie       0     <NA>              <NA>
3      Lexus                 Nissan   Daffy       0   Nissan             Y2013
4       Ford Ferrari, Toyota, Tesla   Pluto       0   Toyota Y1999,Y2015,Y2016
5 Mitsubishi               Infiniti  Donald       0     <NA>              <NA>
6       Audi         Cadillac, Benz   Goofy       0     Benz             Y2014

使用grep将R中的一个数据帧中的值替换为另一个数据帧

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