R 用单独的列中的非 NA 值覆盖列值 dataframe

Question

我有一个 dataframe 'df1' 有很多列，但感兴趣的是：

数字	代码
1个
2个
3个
10
11	AMRO
4个
277
2100	BLPH

我还有另一个 dataframe 'df2' 有很多列，但感兴趣的是：

数字	代码
1个	AMCR
2个	AMCR
3个	巴诺
10	BAEA
12	AMRO
4个	北美
277	北美
2100	北美

我希望“df1”和“df2”的“数字”列中的匹配值导致“df2”中“代码”列中的值覆盖“df1”中的“代码”值，只要“代码” 'df2' 中的值不包含 NA，因此 'df1' 的最终结果如下所示：

数字	代码
1个	AMCR
2个	AMCR
3个	巴诺
10	BAEA
11	AMRO
4个
277
2100	BLPH

谢谢您的帮助！

Answer 1

我们可以做的

library(powerjoin)
power_left_join(df1, df2, by = "Number", conflict = coalesce)

-输出

Number Code
1      1 AMCR
2      2 AMCR
3      3 BANO
4     10 BAEA
5     11 AMRO
6      4 <NA>
7    277 <NA>
8   2100 BLPH

---

或者进行覆盖，使用data.table

library(data.table)
setDT(df1)[df2, Code := fcoalesce(Code, i.Code), on = .(Number)]

-输出

> df1
   Number   Code
    <int> <char>
1:      1   AMCR
2:      2   AMCR
3:      3   BANO
4:     10   BAEA
5:     11   AMRO
6:      4   <NA>
7:    277   <NA>
8:   2100   BLPH

数据

df1 <- structure(list(Number = c(1L, 2L, 3L, 10L, 11L, 4L, 277L, 2100L
), Code = c(NA, NA, NA, NA, "AMRO", NA, NA, "BLPH")), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))

df2 <- structure(list(Number = c(1L, 2L, 3L, 10L, 12L, 4L, 277L, 2100L
), Code = c("AMCR", "AMCR", "BANO", "BAEA", "AMRO", NA, NA, NA
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))

Answer 2

这是使用bind_cols的替代方法：

library(dplyr)

bind_cols(df1, df2) %>% 
  mutate(Code = coalesce(Code...2, Code...4)) %>% 
  select(Number = Number...1, Code)

 Number Code
1      1 AMCR
2      2 AMCR
3      3 BANO
4     10 BAEA
5     11 AMRO
6      4 <NA>
7    277 <NA>
8   2100 BLPH

Answer 3

这是一个使用dplyr full_join和inner_join的解决方案

library(dplyr)

df1 %>% 
  full_join(df2) %>% na.omit() %>% 
  full_join(df1 %>% inner_join(df2)) %>% 
  filter(Number %in% df1$Number) %>%
  arrange(Number)

Output

#>   Number Code
#> 1      1 AMCR
#> 2      2 AMCR
#> 3      3 BANO
#> 4      4 <NA>
#> 5     10 BAEA
#> 6     11 AMRO
#> 7    277 <NA>
#> 8   2100 BLPH