Question

我有两个数据集，我想要的可能被宽泛地称为“非关键变量的外连接”。

以下是数据集

数据集1

oc  oc2 state_id    r_state 
A011    A01 1808    1.00    
A011    A01 1810    0.50    
A012    A01 1810    0.50    
A011    A01 1814    0.33    
A012    A01 1814    0.33    
A013    A01 1814    0.33

数据集2

oc  r_country
A011    0.62
A012    0.14
A013    0.24

我想要的输出如下：

oc  oc2 state_id    r_state r_country
A011    A01 1808    1.00    0.62
A012    A01 1808    NA      0.14
A013    A01 1808    NA      0.24
A011    A01 1810    0.50    0.62
A012    A01 1810    0.50    0.14
A013    A01 1810    NA      0.24
A011    A01 1814    0.33    0.62
A012    A01 1814    0.33    0.62
A013    A01 1814    0.33    0.24

请注意第2，第3和第6行是如何“人为地”引入的。我的问题是如何在R中执行此操作。如果我按oc合并，merge函数将不会创建这些行。如果我按oc2合并，则会创建不必要的额外行。请注意，oc2只是oc的更高级编码。下面是几行代码，用于在data.tables中获取上述数据集。请注意，这些是样本数据集，实际数据包含大约50个不同的oc2，每个oc2可以包含1到9个oc。此外，还有47个不同的州。

DT1 = data.table(oc = c('A011','A011','A012','A011','A012','A013'),
                 oc2 = rep('A01',6),
                 state_id = c(1808,1810,1810,1814,1814,1814),
                 r_state = c(1, 0.5,0.5,0.33,0.33,0.33)
                )

DT2 = data.table(oc = c('A011','A012','A013'), 
                  r_country = c(0.62, 0.14, 0.24)
                )

虽然我使用data.table，但基本data.frame解决方案也可以。

Answer 1

使用：

library(zoo) # for the 'na.locf'-function

DT1[CJ(oc = oc, state_id = state_id, unique = TRUE), on = .(oc, state_id)
    ][order(state_id), oc2 := na.locf(oc2), by = 'state_id'
      ][DT2, on = 'oc', r_country := r_country][order(state_id)]

给出：

     oc oc2 state_id r_state r_country
1: A011 A01     1808    1.00      0.62
2: A012 A01     1808      NA      0.14
3: A013 A01     1808      NA      0.24
4: A011 A01     1810    0.50      0.62
5: A012 A01     1810    0.50      0.14
6: A013 A01     1810      NA      0.24
7: A011 A01     1814    0.33      0.62
8: A012 A01     1814    0.33      0.14
9: A013 A01     1814    0.33      0.24

根据@ Frank的建议，您也可以在不使用na.locf包中的zoo的情况下执行此操作：

DT1[CJ(oc = oc, state_id = state_id, unique = TRUE), on = .(oc, state_id)
    ][DT2, on = .(oc), r_country := i.r_country][DT1, on = .(state_id), oc2 := i.oc2][]

Answer 2

这可以表示为使用三连接的单个SQL语句，它将这四个表连接在一起：

oc由唯一的oc值
state_id由唯一的state_id值
DT1和
DT2

使用此代码：

library(sqldf)

sql <- "
     with 
       oc as (select distinct oc from DT1),
       state_id as (select distinct state_id from DT1)

     select * 
       from oc
       join state_id
       left join DT1 using (oc, state_id)
       left join DT2 using (oc)
       order by state_id, oc"

sqldf(sql)

给出这个输出：

    oc state_id  oc2 r_state r_country
1 A011     1808  A01    1.00      0.62
2 A012     1808 <NA>      NA      0.14
3 A013     1808 <NA>      NA      0.24
4 A011     1810  A01    0.50      0.62
5 A012     1810  A01    0.50      0.14
6 A013     1810 <NA>      NA      0.24
7 A011     1814  A01    0.33      0.62
8 A012     1814  A01    0.33      0.14
9 A013     1814  A01    0.33      0.24

合并非关键变量的所有“出现次数”

2 个答案: