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R: 将值从一个数据帧中的一列复制到组的另一数据帧中选定的几列

left-join copy merge dplyr r

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remo · 技术社区 · 4 年前

我想将值从一个数据帧复制到另一个数据框架。对我来说,困难在于我在两个数据帧中都有四个组,在我想复制值的数据帧中,我有几个列要插入值。更具体地说,我想从中复制值的数据帧(df1)如下所示:

structure(list(Name = c("A", "B", "C", "D"), Value = c(2L, 5L, 
3L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

我要插入值的数据帧(df2)如下所示:

structure(list(Name = c("A", "B", "C", "D"), `Rating 2017-06` = c(NA, 
NA, NA, NA), `Rating 2017-07` = c(NA, NA, NA, NA), `Ratin g 2017-08` = c(NA, 
NA, NA, NA), `Rating 2017-09` = c(NA, NA, NA, NA), `Rating 2017-10` = c(NA, 
NA, NA, NA), `Rating 2017-11` = c(NA, NA, NA, NA), `Rating 2017-12` = c(NA, 
NA, NA, NA), `Rating 2018-01` = c(4L, 4L, 3L, 3L), `Rating 2018-02` = c(3L, 
4L, 3L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

我想将df1中“值”列的数据复制到df2中的第2至8列(“评分2017-06”到“评分2017-12”)中的每个名称。

到目前为止,我已经尝试过:

Merged_Data <- df1 %>% 
  left_join(df1, df2, by="Name")

这个代码的问题是,我不能像上面在df2中提到的那样,专门将值从df1复制到选定的列。我不知道我必须在代码中纠正什么才能做到这一点。

有人能帮我吗? 已经谢谢你了。

1 回复 | 直到 4 年前

1

Carl 4 年前

尝试这种方法:

library(tidyverse)

df1 <- structure(list(
  Name = c("A", "B", "C", "D"),
  Value = c(2L, 5L,
            3L, 2L)
),
class = "data.frame",
row.names = c(NA,-4L))

df2 <- structure(
  list(
    Name = c("A", "B", "C", "D"),
    `Rating 2016-06` = c(NA,
                         NA, NA, NA),
    `Rating 2017-07` = c(NA, NA, NA, NA),
    `Ratin g 2017-08` = c(NA,
                          NA, NA, NA),
    `Rating 2017-09` = c(NA, NA, NA, NA),
    `Rating 2017-10` = c(NA,
                         NA, NA, NA),
    `Rating 2017-11` = c(NA, NA, NA, NA),
    `Rating 2017-12` = c(NA,
                         NA, NA, NA),
    `Rating 2018-01` = c(4L, 4L, 3L, 3L),
    `Rating 2018-02` = c(3L,
                         4L, 3L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

df2 |> 
  left_join(df1) |> 
  mutate(across(contains("2016") | contains("2017"), ~ Value)) |> 
  select(- Value)
#> Joining, by = "Name"
#>   Name Rating 2016-06 Rating 2017-07 Ratin g 2017-08 Rating 2017-09
#> 1    A              2              2               2              2
#> 2    B              5              5               5              5
#> 3    C              3              3               3              3
#> 4    D              2              2               2              2
#>   Rating 2017-10 Rating 2017-11 Rating 2017-12 Rating 2018-01 Rating 2018-02
#> 1              2              2              2              4              3
#> 2              5              5              5              4              4
#> 3              3              3              3              3              3
#> 4              2              2              2              3              2

df2 |> 
  left_join(df1) |> 
  mutate(across(`Rating 2016-06`:`Rating 2017-12`, ~ Value)) |> 
  select(- Value)
#> Joining, by = "Name"
#>   Name Rating 2016-06 Rating 2017-07 Ratin g 2017-08 Rating 2017-09
#> 1    A              2              2               2              2
#> 2    B              5              5               5              5
#> 3    C              3              3               3              3
#> 4    D              2              2               2              2
#>   Rating 2017-10 Rating 2017-11 Rating 2017-12 Rating 2018-01 Rating 2018-02
#> 1              2              2              2              4              3
#> 2              5              5              5              4              4
#> 3              3              3              3              3              3
#> 4              2              2              2              3              2

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