R:根据来自另一个数据框的匹配行更新列

Question

我有

mydf1 <- data.frame(ID = c(1,2,3,4,5), color = c("red", NA, NA, NA, "green"), name = c("tom", "dick", "harry", "steve", "mike"))
mydf2 <- data.frame(ID = c(1,2,99), color = c("red", "orange", "yellow"), name = c("tom", "dick", "Aaron"))

我想用 mydf2 中对应的颜色更新 mydf1$color ，用于匹配 ID 和名称的任何行。所需的输出是将第 2 行中的颜色更新为橙色，其余部分保持原样:

   ID  color   name
1  1   red     tom
2  2   orange  dick
3  3   <NA>    harry
4  4   <NA>    steve
5  5   green   mike

我在之前的一些帖子中尝试了非对称合并的解决方案，但在 mydf1.x 中我的一些字段被覆盖。然后我尝试按照另一篇文章中的建议使用 match，但收到错误消息。不知道为什么匹配条件不起作用。

mydf1$color <- mydf2$color[match(mydf1[c("ID", "name")], mydf2[c("ID", "name")])]

Answer 1

我们可以使用 data.table 的连接on 'ID' 和 'name' 列，并通过赋值( := )从第一个数据集中的第二个数据集中更新相应的 'color' 值

library(data.table)
setDT(mydf1)[mydf2, color := i.color, on = .(ID, name)]
mydf1
#   ID  color  name
#1:  1    red   tom
#2:  2 orange  dick
#3:  3   <NA> harry
#4:  4   <NA> steve
#5:  5  green  mike

match工作于 vector/matrix而不是在 data.frame .如果我们需要使用 match ，然后 paste每个数据集中的“ID”、“名称”并执行 match

i1 <- match(paste(mydf1$ID, mydf1$name), paste(mydf2$ID, mydf2$name), nomatch = 0)

或使用 tidyverse

library(dplyr)
mydf1 %>%
   left_join(mydf2, by = c("ID", "name")) %>%
    transmute(ID, name, color = coalesce(as.character(color.x), 
                                         as.character(color.y)))
#  ID  name  color
#1  1   tom    red
#2  2  dick orange
#3  3 harry   <NA>
#4  4 steve   <NA>
#5  5  mike  green