如何使用merge或replace将R中的表更新为多列 [英] How to use merge or replace to update a table in R with multiple columns

问题描述

我想做一些非常类似这个问题：如何使用merge（）来更新R 中的表

I want to do something VERY similar to this question: how to use merge() to update a table in R

，但不是只有一列是索引，我想匹配新值

but instead of just one column being the index, I want to match the new values on an arbitrary number of columns >=1.

foo <- data.frame(index1=c('a', 'b', 'b', 'd','e'),index2=c(1, 1, 2, 3, 2), value=c(100,NA, 101, NA, NA))

其中有以下值

foo
  index1 index2 value
1      a      1   100
2      b      1    NA
3      b      2   101
4      d      3    NA
5      e      2    NA

以及数据框栏

bar <- data.frame(index1=c('b', 'd'),index2=c(1,3), value=c(200, 201))

其中包含以下值：

 bar
  index1 index2 value
1      b      1   200
2      d      3   201

merge（foo，bar，by ='index'，all = T）
结果是这个输出：

merge(foo, bar, by='index', all=T) It results in this output:

所需输出：

foo
  index1 index2 value
1      a      1   100
2      b      1   200
3      b      2   101
4      d      3   201
5      e      2    NA

推荐答案

我认为你不需要合并，但更多的 rbind 并过滤它们。这里我使用 data.table 来表示糖语法。

I think you don't need a merge but more to rbind and filter them later. Here I am using data.table for sugar syntax.

dx <- rbind(bar,foo)
library(data.table)
setDT(dx)
## note this can be applied to any number of index
setkeyv(dx,grep("index",names(dx),v=T))
## using unqiue to remove all duplicated 
## here it will remove the duplicated with missing values which is the 
## expected behavior
unique(dx)

#    index1 index2 value
# 1:      b      1   200
# 2:      b      2   101
# 3:      d      3   201
# 4:      a      1   100
# 5:      e      2    NA

您可以更明确，并按索引组过滤您的行：

you can be more explicit and filter your rows by group of indexs:

 dx[,ifelse(length(value)>1,value[!is.na(value)],value),key(dx)]

这篇关于如何使用merge或replace将R中的表更新为多列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！