我有两个数据帧：
x1 <- c(1,2,1,3,2,2,1,2,3,2)
y1 <- c(10,10,10,11,11,11,12,12,12,13)
df1 <- data.frame(x1,y1)
y <- c(10,11,12,13)
p <- c(0.1,0.5,0.8,0.9)
df2 <- data.frame(y,p)
我想要的是df2 $ p的某种下标，因此df2 $ p的值是根据df1 $ x1-value的输入确定的。规则：df1 $ x1和df1 $ y1形成变量对。 y1 $ df1的不同出现在df2 $ y中列出，属于df2 $ p的值。例如，df1 $ x1 [1]（1为1）属于df1 $ y1 [1]（即10）。从df2中可以看出，y = 10属于p = 0.1。所以，df1 $ x1 [1]等于p = 0.1。遵循这个逻辑，df1 $ x1 [2]属于p = 0.1，同样适用于df1 $ x1 [3]。 df1 $ x1 [4]，df1 $ x1 [5]和df1 $ x1 [6]属于p = 0.5。 df1 $ x1 [7]，df1 $ x1 [8]和df1 $ x1 [9]到p = 0.8和df1 $ x1 [10]到p = 0.9。
所需的输出应该是：
> p[input"df1$x1[1]"]
[1] 0.1
> p[input"df1$x1[10]"]
[1] 0.9
> p[input"df1$x1[6]"]
[1] 0.5
或者
> z <- df1$x1[3]
> p[df2$y == df1$y1[df1$x1 == z]]
[1] 0.1
我很感激你的每一个帮助！
答案 0 :(得分：1)
使用dplyr将@ bouncyball的行合并到一个函数中：
> library(dplyr)
> lookup <- function(x) merge(df1, df2, by.x = 'y1', by.y = 'y') %>%
slice(x) %>% select(p) %>% as.numeric()
以下是您在问题中包含的示例：
> lookup(1)
[1] 0.1
> lookup(10)
[1] 0.9
> lookup(6)
[1] 0.5