向 data.frame 添加一个新列，其因子取决于另一个 data.frame 的条件

Question

我有 2 个不同的 data.frames。 我想在组 data.frame（LEVEL 和 SPECIES）给定的条件下将 grouping$.group 列添加到物候 data.frame。 我尝试了使用 by= 的 merge() function 但它一直给我“fix.by(by.y, y) 中的错误：'by' 必须指定一个唯一有效的列”。 抱歉，这似乎是一件非常容易的事情。 我是初学者。。

    > head(phenology1)
  YEAR GRADIENT               SPECIES ELEVATION SITE TREE_ID CN b_E   b_W   b_M   d_E   d_W d_X   c_E c_W t_max     r_max r_delta_t LEVEL
1 2019        1 Pseudotsuga menziesii       395 B1_D   B1_D1 59 119 135.5 143.0 139.0 148.5 165 258.0 284   154 0.7908536 0.4244604 lower
2 2019        1 Pseudotsuga menziesii       395 B1_D   B1_D2 69 106 127.0 142.0 177.0 173.0 194 283.0 300   156 0.9807529 0.3898305 lower
3 2019        1 Pseudotsuga menziesii       395 B1_D   B1_D3 65  97 125.0 154.5 169.0 174.0 202 266.0 299   167        NA 0.3846154 lower
4 2019        1           Picea abies       405 B1_F   B1_F1 68 162 171.5 182.0 106.5 127.5 137 268.5 299   190        NA 0.6384977 lower
5 2019        1           Picea abies       405 B1_F   B1_F2 78 139 165.5 176.5 152.0 140.5 167 291.0 306   181 0.9410427 0.5131579 lower
6 2019        1           Picea abies       405 B1_F   B1_F3 34 147 177.5 188.0 100.0  97.5 128 247.0 275   187 0.5039245 0.3400000 lower

> grouping
 LEVEL SPECIES               emmean   SE df lower.CL upper.CL .group
 lower Pseudotsuga menziesii    107 8.19 12     89.5      125  1    
 upper Pseudotsuga menziesii    122 8.19 12    103.8      140  12   
 lower Abies alba               128 8.19 12    110.2      146  12   
 upper Abies alba               144 8.19 12    126.7      162  12   
 upper Picea abies              147 8.19 12    129.2      165   2   
 lower Picea abies              149 8.19 12    131.5      167   2   

Answer 1

您可以使用left_join() （仅将 phenology1 与分组中的 LEVEL、SPECIES 和.group 列连接）：

library(dplyr)

phenology1 %>% 
  left_join(grouping %>% select(LEVEL, SPECIES, .group))

这会自动在两个数据框中选择相同的列名进行连接。 如果你想明确地设置这些，你可以添加by = c("LEVEL" = "LEVEL", "SPECIES" = "SPECIES") 。

Answer 2

使用匹配 function 的基础 R：

phenology1$.group <- grouping$.group[match(grouping$SPECIES, phenology1$SPECIES) & match(grouping$LEVEL, phenology1$LEVEL)]