Question

我有两个看起来像这样的df，

id1<-c(2,2,2,1,3)
id2<-c(4,4,5,2,3)
OS<-c(1,2,3,4,5)
a <- cbind(OS, id1, id2) 
a

i1<-c(2,2,2,4,3)
i2<-c(4,4,5,2,3)
OSi<-c(1,2,3,4,5)
b <- cbind(OSi, i1, i2)

我想创建一个新的带有（0）的col（x），其中a $ OS和a $ OSi匹配（即1-> 1，2-> 2），但是仅在每个df中随后的两个col是并同意，否则为“ 1”。我想要的输出是这样的：

id1<-c(2,2,2,1,3)
id2<-c(4,4,5,2,3)
OS<-c(1,2,3,4,5)
x <-c(0,0,0,1,0)
a <- cbind(OS, id1, id2, x) 
a

到目前为止，我已经尝试过：

a$x <- case_when(a$OS %in% b$OSi &
                     a$id1 %in% b$I1 & 
                     b$id2 %in% b$I2 ~ '0') %>%
  replace_na('1')

但是，我发现Case_when只满足这里的第一个参数。（即0/1的比率根据变量的顺序而变化）。

此外，以上内容是最高的df。我的实际数据是〜10000行，b比a长。我可能还想删除不在a中而是在b中的任何行。

我希望这很清楚。 Dplyr我更喜欢集成到管道中！

干杯！

Answer 1

这项工作：

> id1<-c(2,2,2,1,3)
> id2<-c(4,4,5,2,3)
> OS<-c(1,2,3,4,5)
> a <- data.frame(OS, id1, id2) 
> 
> 
> i1<-c(2,2,2,4,3)
> i2<-c(4,4,5,2,3)
> OSi<-c(1,2,3,4,5)
> b <- data.frame(OSi, i1, i2) 
> 
> 
> transform(a %>% inner_join(b, by = c('OS' = 'OSi')), x = ifelse((id1 == i1) & (id2 == i2), 0, 1)) %>% select(OS, id1, id2, x)
  OS id1 id2 x
1  1   2   4 0
2  2   2   4 0
3  3   2   5 0
4  4   1   2 1
5  5   3   3 0
>

我使用了inner_join，所以我们根据您的第一个条件a $ OS == b $ OSi

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比较df并根据匹配的行填充col

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