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我可能遗漏了一些很容易解决这个问题的东西。我无法在任何地方找到正确的答案 - 我真的需要继续前进。所以我过度简化了我的数据:
eventID <- c(2,4)
Time <- c("09:32","09:43")
df1 <- data.frame(eventID,Time)
eventID <- rep(c(1:4),rep(3,4))
Time <- rep(c("09:30",NA,"09:40",NA),rep(3,4))
df2 <- data.frame(eventID,Time)
我想合并 Time
列。因此 df2
中的 NA 应该用 df1
中匹配 eventID
的 Time
值填充。我的原始数据非常大,所以 for
循环并不是我真正想要的。我希望这会起作用:
> (res1 <- merge(df1,df2, by = "eventID", all = T))
# eventID Time.x Time.y
#1 1 <NA> 09:30
#2 1 <NA> 09:30
#3 1 <NA> 09:30
#4 2 09:32 <NA>
#5 2 09:32 <NA>
#6 2 09:32 <NA>
#7 3 <NA> 09:40
#8 3 <NA> 09:40
#9 3 <NA> 09:40
#10 4 09:43 <NA>
#11 4 09:43 <NA>
#12 4 09:43 <NA>
期望的输出:
> eventID <- rep(c(1:4),rep(3,4))
> Time <- rep(c("09:30","09:32","09:40","09:43"), rep(3,4))
> (res2 <- data.frame(eventID,Time))
# eventID Time
#1 1 09:30
#2 1 09:30
#3 1 09:30
#4 2 09:32
#5 2 09:32
#6 2 09:32
#7 3 09:40
#8 3 09:40
#9 3 09:40
#10 4 09:43
#11 4 09:43
#12 4 09:43
建议?如果可能的话,我希望在 base
中,或者在 data.table
包中。
最佳答案
尝试
library(data.table)
setkey(setDT(df2), eventID)[df1, Time:= i.Time][]
# eventID Time
#1: 1 09:30
#2: 1 09:30
#3: 1 09:30
#4: 2 09:32
#5: 2 09:32
#6: 2 09:32
#7: 3 09:40
#8: 3 09:40
#9: 3 09:40
#10: 4 09:43
#11: 4 09:43
#12: 4 09:43
或者 merge
之后的 base R
选项将是
data.frame(eventID= res1[,1],
Time=res1[-1][cbind(1:nrow(res1),max.col(!is.na(res1[-1])))])
假设第一个数据集中有一些'eventID'不在第二个数据集中('df2'),那么我们可以指定nomatch=0
df3 <- data.frame(eventID= c(2,4,5), Time=c('09:32', '09:43', '09:45'))
setkey(setDT(df2), eventID)[df3, Time:= i.Time,nomatch=0][]
# eventID Time
# 1: 1 09:30
# 2: 1 09:30
# 3: 1 09:30
# 4: 2 09:32
# 5: 2 09:32
# 6: 2 09:32
# 7: 3 09:40
# 8: 3 09:40
# 9: 3 09:40
#10: 4 09:43
#11: 4 09:43
#12: 4 09:43
关于r - 在 R 中组合/合并列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29565464/
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