Question

我有一个主数据框df：

df <- data.frame(c("A", "B", "C"), c(1,2,3), c(3,1,2), c(4,2,1), rep(NA, 3), rep(NA, 3))
colnames(df) <- c("text", "var1", "var2", "var3", "value1", "value2")

另一个包含新信息的数据框df.upd：

df.upd <- data.frame(c(1,2), c(3,1), c(4,2),c(0.5, 0.6), c(12, 20))                           
colnames(df.upd) <- c("var1", "var2", "var3", "value1", "value2")
> df
text var1 var2 var3 value1 value2
1    A    1    3    4     NA     NA
2    B    2    1    2     NA     NA
3    C    3    2    1     NA     NA
> df.upd
  var1 var2 var3 value1 value2
1    1    3    4    0.5     12
2    2    1    2    0.6     20

我想匹配列“var1”，“var2”，“var3”并更新列“value1”和“value2”。因此，df.upd的第1行和第2行会更新df的第1行和第2行，而ergo as.numeric(df.upd[row x, 1:3])==as.numeric(df[row y, 2:4])必须为TRUE。

主df有大约30k行和60列，因此for循环不是一个选项。知道如何更快地完成这个任务吗？

Answer 1

这是一个for循环的答案，但它仍然可能有用且快速，因为该过程是矢量化的。

ind <- intersect(names(df), names(df.upd))
for (i in ind) {
  df[1:length(df.upd[,i]),i]  <- df.upd[,i]
}

更新R中的数据帧而不用for循环

1 个答案: