在R中具有多个条件的左联接

时间:2019-01-21 16:49:54

标签: r dplyr

我正在尝试将ID替换为其各自的值。问题在于,根据上一列type,每个id都有不同的值,如下所示:

>df
  type id 
1  q1   1
2  q1   2
3  q2   1
4  q2   3
5  q3   1
6  q3   2

以下是类型ID及其值:

>q1
  id value
1 1  yes
2 2  no

>q2 
   id value
1  1  one hour
2  2  two hours
3  3  more than two hours

>q3
  id value
1 1  blue
2 2  yellow

我尝试过这样的事情:

df <- left_join(subset(df, type %in% c("q1"), q1, by = "id"))

但是它将删除其他值。

我想知道如何做one liner solution(或某种),因为有20多个带有类型描述的向量。

任何关于如何实现的想法?

这是我期望的df:

>df
  type id value
1  q1   1 yes
2  q1   2 no
3  q2   1 one hour
4  q2   3 more than two hours
5  q3   1 blue
6  q3   2 yellow

4 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以加入多个变量。您提供的df示例实际上将为此创建一个合适的查找表:

value_lookup <- data.frame(
  type = c('q1', 'q1', 'q2', 'q2', 'q3', 'q3'),
  id = c(1, 2, 1, 3, 1, 2),
  value = c('yes', 'no', 'one hour', 'more than two hours', 'blue', 'yellow')
)

然后,您只需在typeid上合并:

df <- left_join(df, value_lookup, by = c('type', 'id'))  

通常,当我需要像这样的查找表时,我会将其存储在CSV中,而不是将其全部写在代码中,但是可以做一些适合您的事情。

答案 1 :(得分:0)

tempList = split(df, df$type)
do.call(rbind,
          lapply(names(tempList), function(nm)
              merge(tempList[[nm]], get(nm))))
#  id type               value
#1  1   q1                 yes
#2  2   q1                  no
#3  1   q2            one hour
#4  3   q2 more than two hours
#5  1   q3                blue
#6  2   q3              yellow

答案 2 :(得分:0)

libc.so中获取'q \ d +'data.frame对象标识符的值,使用list将它们绑定在一起成为单个data.frame,同时创建'type'列作为标识符名称和bind_rows与数据集对象'df'

right_join

答案 3 :(得分:0)

您可以通过一系列左联接来做到这一点:

df1 = left_join(df, q1, by='id') %>% filter(type=="q1")
> df1
  type id value
1   q1  1   yes
2   q1  2    no


df2 = left_join(df, q2, by='id') %>% filter(type=="q2")
> df2
  type id               value
1   q2  1            one hour
2   q2  3 more than two hours

df3 = left_join(df, q3, by='id') %>% filter(type=="q3")
> df3
  type id  value
1   q3  1   blue
2   q3  2 yellow

> rbind(df1,df2,df3)
  type id               value
1   q1  1                 yes
2   q1  2                  no
3   q2  1            one hour
4   q2  3 more than two hours
5   q3  1                blue
6   q3  2              yellow

一个班轮是:

rbind(left_join(df, q1, by='id') %>% filter(type=="q1"),
        left_join(df, q2, by='id') %>% filter(type=="q2"),
            left_join(df, q3, by='id') %>% filter(type=="q3")) 

如果有更多的向量,则可能应该遍历向量类型的名称,并按以下方式逐一执行left_join和bind_rows:

vecQs = c(paste("q", seq(1,3,1),sep="")) #Types of variables q1, q2 ...
result = tibble()

#Execute left_join for the types and store it in result.
for(i in vecQs) {       
     result = bind_rows(result, left_join(df,eval(as.symbol(i)) , by='id') %>% filter(type==!!i))
}

这将给出:

> result
# A tibble: 6 x 3
  type     id value              
  <chr> <int> <chr>              
1 q1        1 yes                
2 q1        2 no                 
3 q2        1 one hour           
4 q2        3 more than two hours
5 q3        1 blue               
6 q3        2 yellow