Question

下面是我的数据框。

df1<-data.frame(month=c("march", "april"), apple=c(1,NA), peach=c(10,NA))
df2<-data.frame(month=c("march", "april"), apple=c(5,3), peach=c(NA,NA))

我希望R执行以下操作：

如果两个数据帧中都存在单元格值–（来自df1的单元格值）-（来自df2的单元格值）
如果缺少df1的单元格值，但存在df2的单元格值–请写“第一个”
如果缺少df2的单元格值，但存在df1的单元格值–请写“ second”
如果两者都不见，请写下“两者”

像这样：

我尝试了df1-df2，但是两个数据帧都具有NA的位置被NA填充。然后我尝试使用apply函数，但无法真正弄清楚该怎么做...

您能帮我吗？

Answer 1

我认为您正在寻找类似的东西

```{r}
df1<-data.frame(month=c("march", "april"), apple=c(1,NA), peach=c(10,NA))
df2<-data.frame(month=c("march", "april"), apple=c(5,3), peach=c(NA,NA))

myconditions <- function(a, b) {
  if (is.na(a)) {
    if (is.na(b)) {
      "both"
    } else {
      "first"
    }
  } else {
    if(is.na(b)) {
      "second"
    } else {
      a - b
    }
  }
}

df1$apple[match(df2$month,df1$month)] <- mapply(myconditions,df1$apple,df2$apple)
df1$peach[match(df2$month,df1$month)] <- mapply(myconditions,df1$peach,df2$peach)

```

结果矩阵将在df1中。

我们首先从用户定义的函数中定义的逻辑开始，然后将其应用于要对其执行操作的向量，因此使用apply可以使您处在正确的轨道上。

正如其他人所提到的，您正在混合字符串和整数，因此列的数据类型是字符向量，这可能不是您的目标。

Answer 2

@Shree的评论是绝对正确的：返回帧时，不要期望-4值是一个数字（实际上是"-4"。我将假设还有其他内容需要在这里发生，所以这是您认为需要的解决方案：-）

func <- function(a,b) {
  naa <- is.na(a)
  nab <- is.na(b)
  ifelse(naa,
         ifelse(nab, "both", "first"),
         ifelse(nab, "second", a-b))
}
mapply(func, df1[2:3], df2[2:3], SIMPLIFY=FALSE)
# $apple
# [1] "-4"    "first"
# $peach
# [1] "second" "both"

我并不总是对嵌套ifelse感到满意，但这并不极端。对于dplyr::case_when，这可能是一个更好的机会，也许是以后的练习。

这可以直接应用于框架，例如：

df0 <- df1
df0[2:3] <- mapply(func, df1[2:3], df2[2:3], SIMPLIFY=FALSE)
df0
#   month apple  peach
# 1 march    -4 second
# 2 april first   both

但是（再次）如@Shree前面所述，您那里没有数字：

str(df0)
# 'data.frame': 2 obs. of  3 variables:
#  $ month: Factor w/ 2 levels "april","march": 2 1
#  $ apple: chr  "-4" "first"
#  $ peach: chr  "second" "both"

将数据框与条件合并

2 个答案: