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我有两个这样的数据框
TEAM <- c("PE","PE","MPI","TDT","HPT")
EmpID <- c (444452,444456,16822,339862,14828)
ManagerID <- c(11499,11599,11899,11339,11559)
CODE <- c("F",NA,"A","H","G")
df1 <- data.frame(TEAM,EmpID,ManagerID,CODE)
TEAM <- c("MPI","TDT","HPT","PE","TDT","PE","MPI","TDT","HPT","PE")
EmpID <- c(444452,444452,444452,339862,339862,16822,339862,16822,14828,14828)
ManagerID <- c(11499,11499,11499,11339,11339,11899,11339,11899,11559,11559)
CODE <- c("A234","H665","G654","F616","H626","F234","H695","G954","G616",NA)
df2 <- data.frame(TEAM,EmpID,ManagerID,CODE)
仅当 TEAM 和 CODE(将 df1 中 CODE 列中的字母与 CODE 列的第一个字母匹配时,我才尝试使用 df1 中 ManagerID 和 EmpID 的真实值更新 df2 中 ManagerID 和 EmpID 的错误值在 df2).如果团队匹配但代码不正确,则错误值会保留并且不应替换为 df1 中的值。
我想要的输出是
TEAM EmpID ManagerID CODE
1 MPI 16822 11899 A234
2 TDT 339862 11339 H665
3 HPT 14828 11559 G654
4 PE 444452 11499 F616
5 TDT 339862 11339 H626
6 PE 444452 11499 F234
7 MPI 339862 11339 H695
8 TDT 16822 11899 G954
9 HPT 14828 11559 G616
10 PE 444452 11599 <NA>
您可以看到第 7 行和第 8 行保持不变,因为代码不匹配。
我在 Gregor 的帮助下为我的 previous question 尝试这样做
df2$ManagerID = df1$ManagerID[match(substr(df2$CODE, 1, 1), df1$CODE)]
df2$EmpID = df1$EmpID [match(substr(df2$CODE, 1, 1), df1$CODE)]
我不确定我的方向是否正确。请帮助我提供有关如何有效解决此问题的意见。
最佳答案
由于您在此处进行文本子集化,因此我将初始化为字符向量,而不是因子:
df1 <- data.frame(TEAM,EmpID,ManagerID,CODE, stringsAsFactors = FALSE)
df2 <- data.frame(TEAM,EmpID,ManagerID,CODE, stringsAsFactors = FALSE)
然后我会使用数据表(不是必需的,但更干净):
library(data.table)
# convert data frames to data.table
setDT(df1)
setDT(df2)
你想在此处创建一个具有要合并值的列,只需取 df2 的 CODE
的第一个字符即可
df2[ , C_SHORT := substr(CODE,1,1)]
然后我们在 TEAM/CODE
组合上合并两个数据框。这会在不存在任何匹配项的地方创建 NA
。然后,测试是否有任何列是 NA
,如果是则插入初始值
merge(x = df2,y = df1, by.x = c("TEAM","C_SHORT"), by.y = c("TEAM","CODE"), all.x = TRUE)[
,
.(
TEAM,
EmpID = ifelse(is.na(EmpID.y), EmpID.x, EmpID.y),
ManagerID = ifelse(is.na(ManagerID.y), ManagerID.x, ManagerID.y),
CODE
)
]
TEAM EmpID ManagerID CODE
1: HPT 14828 11559 G654
2: HPT 14828 11559 G616
3: MPI 16822 11899 A234
4: MPI 339862 11339 H695
5: PE 444456 11599 NA
6: PE 444452 11499 F616
7: PE 444452 11499 F234
8: TDT 16822 11899 G954
9: TDT 339862 11339 H665
10: TDT 339862 11339 H626
请注意:您在这里使用 NA
作为查找。这适用于合并功能(我没有意识到),但 IMO 这是不好的做法(R 中的 NA
实际上是指丢失的数据,而在这里它编码了一些东西)。我会考虑更改它在您的数据中的表示方式。
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