r - 从 r 中的另一个数据框中查找值

Question

我有一个名为 df 的大型数据框，其中包含一些 ID。

我有另一个数据框 (id_list)，其中包含一组匹配的 ID 及其与每个 ID 的关联特征。 ID 在两个数据框中的顺序不一致。

实际上，我想从较大的数据框 df 查找到 id_list 并添加两列，即 Display 和 Type 到当前数据帧 df。

有很多令人困惑的例子。这样做最有效的方法是什么。我尝试使用 match() 、 %in% 并惨遭失败。

这是一个可重现的例子。

df <- data.frame(Feats = matrix(rnorm(20), nrow = 20, ncol = 5), ID = sample.int(10, 10))

id_list <- data.frame(ID = sample.int(10,10),
           Display = sample(c('clear', 'blur'), 20, replace = TRUE),
           Type = sample(c('red', 'green', 'blue', 'indigo', 'yellow'), 20, replace = TRUE))

           Feats.1     Feats.2     Feats.3     Feats.4     Feats.5 ID
1   3.14944573 -0.52285062  3.14944573 -0.52285062  3.14944573  2
2  -0.41096007  0.38256691 -0.41096007  0.38256691 -0.41096007  1
3   0.03629351 -0.02514005  0.03629351 -0.02514005  0.03629351  7
4   0.91257290  1.35590761  0.91257290  1.35590761  0.91257290  5
5  -0.26927311 -2.10213773 -0.26927311 -2.10213773 -0.26927311  3
6   3.14944573 -0.52285062  3.14944573 -0.52285062  3.14944573  4
7  -0.41096007  0.38256691 -0.41096007  0.38256691 -0.41096007 10
8   0.03629351 -0.02514005  0.03629351 -0.02514005  0.03629351  6
9   0.91257290  1.35590761  0.91257290  1.35590761  0.91257290  8
10 -0.26927311 -2.10213773 -0.26927311 -2.10213773 -0.26927311  9

  ID Display   Type
1   6   clear indigo
2   1    blur   blue
3   7   clear    red
4   4   clear    red
5   3    blur    red
6  10   clear yellow
7   2   clear   blue
8   8    blur  green
9   5   clear   blue
10  9   clear  green

生成的结束 df 的大小应为 [20 x 8]。

Answer 1

您可以使用 base R 中的 merge 或 dplyr 中的 left_join 来轻松完成此操作。 (还有 data.table::merge，也许其他人可以给出答案。)您可能想采取措施确保您不会丢失任何数据，如果您的在查找中没有相应 ID 的数据框。如果不是这种情况，您可以在 merge 中将 all.x 更改为 false 或 null，或者将 left_join 切换为 inner_join。为了说明，我向数据中添加了一个虚拟行，其 ID 在查找表中不存在。

df <- data.frame(Feats = matrix(rnorm(10), nrow = 5, ncol = 5), ID = sample.int(10, 10))
dummy <- df[1, ]
dummy$ID <- 12
df <- rbind(dummy, df)

id_list <- data.frame(ID = sample.int(10,10),
                      Display = sample(c('clear', 'blur'), 10, replace = TRUE),
                      Type = sample(c('red', 'green', 'blue', 'indigo', 'yellow'), 10, replace = TRUE))

使用 merge，您可以将 by 设置为要连接的两个数据框中的列名，或者将 by.x 和 by.y 如果他们有不同的名字。 all.x = T 会将所有观察结果保留在第一个数据框中，即使它们与第二个数据框中的观察结果不匹配也是如此。

merged1 <- merge(df, id_list, by = "ID", sort = F, all.x = T)
merged1
#>    ID     Feats.1    Feats.2     Feats.3    Feats.4     Feats.5 Display
#> 1  10 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344   clear
#> 2   5  0.99220217 -0.3125813  0.99220217 -0.3125813  0.99220217   clear
#> 3   2  1.03881289  1.1277627  1.03881289  1.1277627  1.03881289   clear
#> 4   7 -0.01678186 -0.1519029 -0.01678186 -0.1519029 -0.01678186   clear
#> 5   4  0.07130125  1.1715833  0.07130125  1.1715833  0.07130125   clear
#> 6   6 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344   clear
#> 7   8  0.99220217 -0.3125813  0.99220217 -0.3125813  0.99220217    blur
#> 8   3  1.03881289  1.1277627  1.03881289  1.1277627  1.03881289   clear
#> 9   1 -0.01678186 -0.1519029 -0.01678186 -0.1519029 -0.01678186   clear
#> 10  9  0.07130125  1.1715833  0.07130125  1.1715833  0.07130125   clear
#> 11 12 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344    <NA>
#>      Type
#> 1  indigo
#> 2  yellow
#> 3    blue
#> 4  indigo
#> 5  yellow
#> 6  indigo
#> 7   green
#> 8     red
#> 9     red
#> 10   blue
#> 11   <NA>

dplyr::left_join 保留来自第一个数据框的所有观察结果，并合并来自第二个数据框的任何匹配数据。

joined <- dplyr::left_join(df, id_list, by = "ID")
head(joined)
#>       Feats.1    Feats.2     Feats.3    Feats.4     Feats.5 ID Display
#> 1 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344 12    <NA>
#> 2 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344  1.0086988 -1.44053344 10   clear
#> 3  0.99220217 -0.3125813  0.99220217 -0.3125813  0.99220217  5   clear
#> 4  1.03881289  1.1277627  1.03881289  1.1277627  1.03881289  2   clear
#> 5 -0.01678186 -0.1519029 -0.01678186 -0.1519029 -0.01678186  7   clear
#> 6  0.07130125  1.1715833  0.07130125  1.1715833  0.07130125  4   clear
#>     Type
#> 1   <NA>
#> 2 indigo
#> 3 yellow
#> 4   blue
#> 5 indigo
#> 6 yellow

由 reprex package 创建于 2018-07-13 (v0.2.0).