left_join R数据帧，将两列与NA合并

Question

我的问题如下：假设我有一个包含以下列的现有数据框：UID，foo，结果。 结果已经部分填充。 现在，第二个模型可以预测其他行，从而生成包含UID和结果列的第二个数据框：（在底部复制的代码）

## df_main
##    UID   foo result
##  <dbl> <chr>  <chr>
## 1     1   moo    Cow
## 2     2   rum   <NA>
## 3     3  oink   <NA>
## 4     4  woof    Dog
## 5     5  hiss   <NA>

## new_prediction
##    UID result
##  <dbl>  <chr>
## 1     3    Pig
## 2     5  Snake

我现在想通过UID left_join新结果以获取以下结果列：

## Cow
## <NA>
## Pig
## Dog
## Snake

但是我无法正常工作，因为left_join(df_main, new_prediction, by="UID")创建result.x和result.y 。 有什么方法可以使用dplyr进行此操作，或者可以选择第二步来加入这些列？ 我研究了各种功能，但最终决定手动遍历所有行。 我可以肯定，还有更多的“ R”方式可以做到这一点？

数据框代码：

df_main <- tibble(UID = c(1,2,3,4,5), foo=c("moo", "rum", "oink", "woof", "hiss"), result=c("Cow", NA, NA, "Dog", NA))
new_prediction <- tibble(UID = c(3,5), result = c("Pig", "Snake"))

Answer 1

coalesce是您的第二步。

left_join(df_main, new_prediction, by="UID") %>%
  mutate(result = coalesce(result.x, result.y)) %>%
  select(-result.x, -result.y)
# # A tibble: 5 x 3
#     UID   foo result
#   <dbl> <chr>  <chr>
# 1     1   moo    Cow
# 2     2   rum   <NA>
# 3     3  oink    Pig
# 4     4  woof    Dog
# 5     5  hiss  Snake

coalesce将接受您提供的尽可能多的列。 如果存在多个非缺失值，则较早的列具有优先权。

Answer 2

添加使用的格里高尔的回答coalesce ，你也可以“手动”与加盟列ifelse 。

left_join(df_main, new_prediction, by = "UID") %>%
  mutate(result = ifelse(is.na(result.x),result.y, result.x)) %>%
  select(-c(result.x, result.y))
# A tibble: 5 x 3
# UID foo   result
# <dbl> <chr> <chr> 
# 1  1.00 moo   Cow   
# 2  2.00 rum   <NA>  
# 3  3.00 oink  Pig   
# 4  4.00 woof  Dog   
# 5  5.00 hiss  Snake