r - 模糊连接2个大数据框

Question

这是我的例子:

id <- 1:5
names_1 <- c("hannah", "marcus", "fred", "joe", "lara")
df_1 <- data.frame(id, names_1)
df_1$phonenumberFound <- NA


names_2 <- c("hannah", "markus", "fredd", "joey", "paul", "mary", "olivia")
phone <- c(123, 234, 345, 456, 567, 678, 789)
df_2 <- data.frame(names_2, phone)

我想实现的是:

如果 df_2 中的其中一个姓名(至少大约)与 df_1 中的姓名匹配，那么我想在 df_1 中添加相应的电话号码。

基本上，这是一种模糊的左连接，但我没有成功。

事实上，我真正的 df_1 有 30.000 行，而我真正的 df_2 有 500.000 行。有没有快速的方法来做到这一点？

谢谢!

编辑:

我需要更改并阐明我的示例，因为我使用目前提供的答案遇到了内存问题。 (我使用的是 16 GB RAM 的 Windows 笔记本电脑。)

id_1 <- 1:30000
names_1 <- sample(c("hannah", "marcus", "fred", "joe", "lara"), 30000, replace = TRUE, prob = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2))
df_1 <- data.frame(id_1, names_1)
df_1$numberFound <- NA

id_2 <- 1:500000
names_2 <- sample(c("hannah", "markus", "paul", "mary", "olivia"), 500000, replace = TRUE, prob = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2))
anyNumber <- sample(c(123, 234, 345, 456, 567), 500000, replace = TRUE, prob = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2))
df_2 <- data.frame(id_2, names_2, anyNumber)

非常感谢任何有帮助的评论和回答。

Answer 1

我们可以使用 adist 来计算字符向量之间的字符串距离。

adist(df_1$names_1, df_2$names_2)
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
#[1,]    0    5    6    6    5    5    6
#[2,]    5    1    5    6    4    3    6
#[3,]    6    5    1    3    4    4    6
#[4,]    6    6    4    1    4    4    6
#[5,]    4    4    5    4    3    2    4

定义一些合适的允许阈值，并分配相应的phone列。

thresh <- 1
mat <- adist(df_1$names_1, df_2$names_2) <= thresh
inds <- max.col(mat) * (rowSums(mat) > 0)
df_1$phone <- df_2$phone[replace(inds, inds == 0, NA)]

df_1
#  id names_1 phone
#1  1  hannah   123
#2  2  marcus   234
#3  3    fred   345
#4  4     joe   456
#5  5    lara    NA

但是，由于这会生成一个 m 乘以 n 的矩阵，因此它可能不是最有效的方法。