根据列名、ID 号和其他数据框中的键值替换数据框中的值

Question

我正在尝试汇总来自多个来源的数据。
在下面的示例中，我想创建一个名为 RESULT 的新数据框。 .我需要替换 dt2 中单元格的值来自 SCORE 的值在 dt1基于 ID和 TASK变量。

dt1 <- read.table(text = "
ID   TASK        SCORE  
1    task1        0 
1    task2        0 
2    task1        1 
2    task2        0 
3    task1        1 
3    task2        0 
4    task1        0 
4    task2        1
5    task1        1 
5    task2        0 
6    task1        0 
6    task2        1 
", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

dt2 <- read.table(text = "
ID   THING1    THING2   THING3   THING4
1        NA     task2    NA      task1
2        NA     NA       NA      NA
3        task1  NA       task2   NA
4        NA     task1    NA      task2
5        task2  NA       task1   NA
6        NA     task1    task2   NA
", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

RESULT <- read.table(text = "
ID   THING1  THING2  THING3  THING4
1        NA     0       NA      0
2        NA     NA      NA      NA
3        1      NA      0       NA
4        NA     0       NA      1
5        0      NA      1       NA
6        NA     0       1       NA 
", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 

例如，在 dt1 ，我们可以看到 ID = 1获得了 0 的分数在 task1 .
来自 dt2 ，我们可以看到 ID = 1做了 THING4为他们的第一个 TASK .
如 RESULT所示数据框， ID = 1现在的值为 0为 THING2 .

我不太确定从哪里开始。我已经阅读了几个线程，但没有一个(我能找到)解决这个确切的问题(例如 here 和 here )，我不太确定如何修改这些示例以获得我需要的结果因为这种编程对我来说很新鲜。
所以我真的很感激任何建议!

Answer 1

我们可以转换为“长”格式，进行连接，然后在替换值后重新整形回“宽”

library(dplyr)
library(tidyr)
dt2 %>% 
   pivot_longer(cols = -ID, values_to = 'TASK') %>%
   left_join(dt1) %>%
   mutate(TASK = coalesce(as.character(SCORE), TASK)) %>% 
   select(-SCORE) %>% 
   pivot_wider(names_from = name, values_from = TASK)
# A tibble: 6 x 5
#     ID THING1 THING2 THING3 THING4
#  <int> <chr>  <chr>  <chr>  <chr> 
#1     1 <NA>   0      <NA>   0     
#2     2 <NA>   <NA>   <NA>   <NA>  
#3     3 1      <NA>   0      <NA>  
#4     4 <NA>   0      <NA>   1     
#5     5 0      <NA>   1      <NA>  
#6     6 <NA>   0      1      <NA>  

或者另一个选项是 match

library(stringr)
dt2[-1] <- dt1$SCORE[match(str_c(dt2$ID, as.matrix(dt2[-1])), 
                           str_c(dt1$ID, dt1$TASK))]