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我有 2 个非常大的数据集,如下所示:
merge_data <- data.frame(ID = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
position=c("yes","no","yes","no","yes",
"no","yes","no","yes","yes"),
school = c("a","b","a","a","c","b","c","d","d","e"),
year1 = c(2000,2000,2000,2001,2001,2000,
2003,2005,2008,2009),
year2=year1-1)
merge_data
ID position school year1 year2
1 1 support a 2000 1999
2 2 oppose b 2000 1999
3 3 support a 2000 1999
4 4 oppose a 2001 2000
5 5 support c 2001 2000
6 6 oppose b 2000 1999
7 7 support c 2003 2002
8 8 oppose d 2005 2004
9 9 support d 2008 2007
10 10 support e 2009 2008
merge_data_2 <- data.frame(year=c(1999,1999,2000,2000,2000,2001,2003
,2012,2009,2009,2008,2002,2009,2005,
2001,2000,2002,2000,2008,2005),
amount=c(100,200,300,400,500,600,700,800,900,
1000,1100,1200,1300,1400,1500,1600,
1700,1800,1900,2000),
ID=c(1,1,2,2,2,3,3,3,5,6,8,9,10,13,15,17,19,20,21,7))
merge_data_2
year amount ID
1 1999 100 1
2 1999 200 1
3 2000 300 2
4 2000 400 2
5 2000 500 2
6 2001 600 3
7 2003 700 3
8 2012 800 3
9 2009 900 5
10 2009 1000 6
11 2008 1100 8
12 2002 1200 9
13 2009 1300 10
14 2005 1400 13
15 2001 1500 15
16 2000 1600 17
17 2002 1700 19
18 2000 1800 20
19 2008 1900 21
20 2005 2000 7
ID position school year1 year2 amount
1 yes a 2000 1999 300
2 no b 2000 1999 1200
10 yes e 2009 2008 1300
merge_data_final <- merge(merge_data, merge_data_2,
merge_data$ID == merge_data_2$ID && (merge_data$year1 ||
merge_data$year2 == merge_data_2$year))
Then somehow to aggregate the amount by ID.
最佳答案
如上所述,我认为您的示例输入和输出数据之间存在一些差异。这是基本方法 - 您使用 reshape2
走在正确的轨道上.您可以简单地melt()
您的数据转换为长格式,因此您将加入单个列,而不是您之前进行的任一/或位。
library(reshape2)
#melt into long format
merge_data_m <- melt(merge_data, measure.vars = c("year1", "year2"))
#merge together, specifying the joining columns
merge(merge_data_m, merge_data_2, by.x = c("ID", "value"), by.y = c("ID", "year"))
#-----
ID value position school variable amount
1 1 1999 yes a year2 100
2 1 1999 yes a year2 200
3 2 2000 no b year1 500
4 2 2000 no b year1 300
5 2 2000 no b year1 400
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我有一个示例模式,它的 SQL Fiddle 如下: http://sqlfiddle.com/#!2/6816b/2 这个 fiddle 只是根据 where 子句中的条件查询示例数据库,如下所示:
我是一名优秀的程序员,十分优秀!