R - 基于多个条件匹配来自 2 个数据帧的值(当查找 ID 的顺序是随机的时)

Question

嗨，我有两个数据框:

df1 = data.frame(PersonId1=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1),PersonId2=c(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,11),
             Played_together = c(1,0,0,1,1,0,0,0,1,0,1),
             Event=c(1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2),
             Utility=c(20,-2,-5,10,30,2,1,.5,50,-1,60))


df2 = data.frame(PersonId1=c(11,15,9,1),PersonId2=c(1,5,19,11),
             Played_together = c(1,1,1,1),
             Event=c(1,2,2,2))

df1 看起来像这样:

      PersonId1 PersonId2 Played_together Event Utility
1          1        11               1     1    20.0
2          2        12               0     1    -2.0
3          3        13               0     1    -5.0
4          4        14               1     1    10.0
5          5        15               1     2    30.0
6          6        16               0     2     2.0
7          7        17               0     2     1.0
8          8        18               0     2     0.5
9          9        19               1     2    50.0
10        10        20               0     2    -1.0
11         1        11               1     2    60.0

和 df2 看起来像这样:

  PersonId1 PersonId2 Played_together Event
1        11         1               1     1
2        15         5               1     2
3         9        19               1     2
4         1        11               1     2   

请注意，df2 不仅仅是 df1$played_together==1 . (例如，df2 中不存在 PlayerId1 = 4 和 PlayerId2=14。

另请注意，尽管 df2 是 df1 的子集，但个体出现在 df2 中的顺序是随机的。例如在 df1 在第 1 行，我们看到事件 1 的 playerid1 =1 和 playerId2 = 11。但在 df2 在第 1 行，我们看到事件 1 的 playerid1 =11 和 playerId2 = 1。这两种情况完全相同，我想查找 的值实用程序 来自 df1 至 df2 .每个事件都必须进行合并。最终输出应如下所示:

  PersonId1 PersonId2 Played_together Event Utility
1        11         1               1     1      20
2        15         5               1     2      30
3         9        19               1     2      50
4         1        11               1     2      60

我知道 R 中存在合并函数，但我不知道当查找 ID 可以随机出现时该怎么办。如果有人可以帮助我一点，将不胜感激。提前致谢。

Answer 1

这是我为你准备的:

    library(dplyr)
    rbind(left_join(df2, df1, 
          by = c("PersonId2" = "PersonId1", "PersonId1" = "PersonId2", 
            "Played_together" = "Played_together", "Event" = "Event")),
          left_join(df2, df1, 
                     by = c("PersonId1" = "PersonId1", "PersonId2" = "PersonId2", 
         "Played_together" = "Played_together", "Event" = "Event"))) %>%
          filter(!is.na(Utility))

基本上，您的数据似乎有时会翻转 personid。我们可以将两个连接绑定(bind)在一起，然后过滤掉那些具有 NA 实用程序的行。 .

您的输出如下所示:

    PersonId1 PersonId2 Played_together Event Utility
1        11         1               1     1      20
2        15         5               1     2      30
3         9        19               1     2      50
4         1        11               1     2      60