Question

我要替换变量的值。

这是我的dB：

head(mydb)

ID   V1     V2     V3     V4 
1    value  value  0    0
2    value  value  0    0  
3    value  value  0    0
4    value  value  0    0  
5    value  value  0    0
6    value  value  0    0

V3和V4的所有观察结果均具有 0 。

然后我创建了几个dB，如下所示：

head(newdb)
ID   V3     V4 
2    5      4  
4    8      5  
6    9      6

我想获得这样的东西：

ID   V1     V2     V3     V4 
1    value  value  0    0
2    value  value  5    4  
3    value  value  0    0
4    value  value  8    5  
5    value  value  0    0
6    value  value  9    6

我尝试过sqldf来做到这一点：

mydf <- sqldf('SELECT mydf.*, newdb.v3, newdb.v4              
               FROM mydf
               LEFT JOIN newdb 
               ON  mydf.ID = newdb.id')

我创建的代码可以很好地工作并完成工作；但是问题是我在for循环中，对于每个newDB，sql代码都会生成其他V3和V4并将其附加到前一个创建类似这样的内容：

ID   V1     V2     V3   V4   V3   V4   V3  V4
1    value  value  0    0    1    5    0   0
2    value  value  5    4    0    0    0   0
3    value  value  0    0    0    0    7   8
4    value  value  8    5    0    0    0   0
5    value  value  0    0    2    2    0   0 
6    value  value  9    6    0    0    0   0

我为循环的每次迭代（在本例中为3次迭代）添加了另一个V3和V4列。

如何避免此问题？

Answer 1

您可以使用data.table很容易地进行更新联接

library(data.table)
setDT(mydb)
setDT(newdb)

mydb[newdb, on = 'ID', c('V3', 'V4') := .(i.V3, i.V4)]

mydb
#    ID    V1    V2 V3 V4
# 1:  1 value value  0  0
# 2:  2 value value  5  4
# 3:  3 value value  0  0
# 4:  4 value value  8  5
# 5:  5 value value  0  0
# 6:  6 value value  9  6

您也可以使用sqldf，但必须使用coalesce（与上述相同的结果）

library(sqldf)
sqldf('
SELECT  mydb.ID
        , mydb.V1
        , mydb.V2
        , coalesce(newdb.v3, mydb.V3) as V3
        , coalesce(newdb.v4, mydb.V4) as V4
FROM    mydb
        LEFT JOIN newdb 
          using(id)
')

使用的数据：

mydb <- fread('
ID   V1     V2     V3     V4 
1    value  value  0    0
2    value  value  0    0  
3    value  value  0    0
4    value  value  0    0  
5    value  value  0    0
6    value  value  0    0  
')
newdb <- fread('
ID   V3     V4 
2    5      4  
4    8      5  
6    9      6  
')

Answer 2

您只需在两个数据框中匹配ID，然后将其替换为原始数据即可：

mydf[,c("V3","V4")] <- newdf[match(mydf$ID, newdf$ID),c("V3","V4")]

mydf
#   ID  V1    V2   V3 V4
# 1  1 value value NA NA
# 2  2 value value  5  4
# 3  3 value value NA NA
# 4  4 value value  8  5
# 5  5 value value NA NA
# 6  6 value value  9  6

稍后您可以将NA替换为0。

更新：

与其将所有for-loop连接在一起，然后在其上运行代码，而不是将newdf连接在一起；看下面的伪代码：

newdf_concat <- rbind(newdf1, newdf2)

mydf[,c("V3","V4")] <- newdf_concat[match(mydf$ID, newdf_concat$ID),c("V3","V4")]

Answer 3

我们可以使用我的软件包safejoin中的eat，并“修补”匹配项当列冲突时，从rhs变为rhs。

# devtools::install_github("moodymudskipper/safejoin")
library(safejoin)
library(dplyr)

eat(mydb, newdb, .by = "ID", .conflict = "patch")
#   ID    V1    V2 V3 V4
# 1  1 value value  0  0
# 2  2 value value  5  4
# 3  3 value value  0  0
# 4  4 value value  8  5
# 5  5 value value  0  0
# 6  6 value value  9  6

我们还可以合并从rhs开始的列，以达到相同的效果：

eat(mydb, newdb, .by = "ID", .conflict = ~coalesce(.y,.x))

用另一个数据框中匹配行中的值替换丢失的数据

3 个答案: