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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
之前的话题因为不好问,而且例子有点复杂,所以被迫删除了我之前的话题。
我有 2 个数据框:
DF1<-data.frame(id1=c(1,1,1,1,1,2),client_code=c("x1","x1","x1","x2","x2","x3"),id2=c("a","b","c","d","e","y"),value1=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6),value2=c(1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6))
> DF1
id1 client_code id2 value1 value2
1 1 x1 a 0.1 1.1
2 1 x1 b 0.2 1.2
3 1 x1 c 0.3 1.3
4 1 x2 d 0.4 1.4
5 1 x2 e 0.5 1.5
6 2 x3 y 0.6 1.6
DF2<-data.frame(id1=c(1,1,1,1,1,1,2,2),id2=c("a","b","c","d","e","f","x","y"),value1=c(10,11,12,13,14,15,16,17),value2=c(20,21,22,23,24,25,26,27))
> DF2
id1 id2 value1 value2
1 1 a 10 20
2 1 b 11 21
3 1 c 12 22
4 1 d 13 23
5 1 e 14 24
6 1 f 15 25
7 2 x 16 26
8 2 y 17 27
output<-data.frame(id1=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2),client_code=c("x1","x1","x1","x1","x1","x1","x2","x2","x2","x2","x2","x2","x3","x3"),id2=c("a","b","c","d","e","f","d","e","a","b","c","f","y","x"), value1=c(0.1,0.2,0.3,13,14,15,0.4,0.5,10,11,12,15,0.6,16),value2=c(1.1,1.2,1.3,23,24,25,1.4,1.5,20,21,22,25,1.6,26))
> output
id1 client_code id2 value1 value2
1 1 x1 a 0.1 1.1
2 1 x1 b 0.2 1.2
3 1 x1 c 0.3 1.3
4 1 x1 d 13.0 23.0
5 1 x1 e 14.0 24.0
6 1 x1 f 15.0 25.0
7 1 x2 d 0.4 1.4
8 1 x2 e 0.5 1.5
9 1 x2 a 10.0 20.0
10 1 x2 b 11.0 21.0
11 1 x2 c 12.0 22.0
12 1 x2 f 15.0 25.0
13 2 x3 y 0.6 1.6
14 2 x3 x 16.0 26.0
最佳答案
首先,创建一个表格,为每个客户端显示id2
的值。应该
出席:
library(tidyverse)
client_defaults <- df1 %>%
distinct(client_code, id1) %>%
left_join(df2, by = "id1")
client_defaults
#> client_code id1 id2 value1 value2
#> 1 x1 1 a 10 20
#> 2 x1 1 b 11 21
#> 3 x1 1 c 12 22
#> 4 x1 1 d 13 23
#> 5 x1 1 e 14 24
#> 6 x1 1 f 15 25
#> 7 x2 1 a 10 20
#> 8 x2 1 b 11 21
#> 9 x2 1 c 12 22
#> 10 x2 1 d 13 23
#> 11 x2 1 e 14 24
#> 12 x2 1 f 15 25
#> 13 x3 2 x 16 26
#> 14 x3 2 y 17 27
df1
中已经存在的行,并添加其余的:
client_missing <- client_defaults %>%
anti_join(df1, by = c("client_code", "id2"))
bind_rows(df1, client_missing) %>% arrange(client_code)
#> client_code id1 id2 value1 value2
#> 1 x1 1 a 0.1 1.1
#> 2 x1 1 b 0.2 1.2
#> 3 x1 1 c 0.3 1.3
#> 4 x1 1 d 13.0 23.0
#> 5 x1 1 e 14.0 24.0
#> 6 x1 1 f 15.0 25.0
#> 7 x2 1 d 0.4 1.4
#> 8 x2 1 e 0.5 1.5
#> 9 x2 1 a 10.0 20.0
#> 10 x2 1 b 11.0 21.0
#> 11 x2 1 c 12.0 22.0
#> 12 x2 1 f 15.0 25.0
#> 13 x3 2 y 0.6 1.6
#> 14 x3 2 x 16.0 26.0
df1 <- data.frame(client_code = c("x1", "x1", "x1", "x2", "x2", "x3"), id1 = c(1, 1, 1, 1, 1, 2), id2 = c("a", "b", "c", "d", "e", "y"), value1 = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6), value2 = c(1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6), stringsAsFactors = FALSE)
df2 <- data.frame(id1 = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2), id2 = c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "x", "y"), value1 = c(10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17), value2 = c(20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27), stringsAsFactors = FALSE)
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