R，用另一個data.frame +動態列中的值替換data.frame中的值

Question

最好

基本上，我有一個表數據和一個較小的表詞匯表 。 我想擁有的是， 詞匯表的值可以很好地映射到數據值上。 而且這在函數內，可以動態地+/-使用

鑒於：

dt : data.csv
V1____V2___sex__V4__V5_
abc   abc  jeny abc 123
abc   abc  eric abc 123
abc   abc  bob  abc 123

vocabulary1: sex.csv
old___new
jeny  f
eric  m
bob   m

想要的結果：

V1____V2___sex__V4__V5_
abc   abc  f    abc 123
abc   abc  m    abc 123
abc   abc  m    abc 123

我有什么

replace_by_vocabulary <- function(dt,voc,col_name){
  dt[,col_name] <- tolower(dt[,col_name])

  **** something something ***

  return(dt)
}

我想如何使用它...

dt <- replace_by_vocabulary(dt,vocabulary1,"sex")
dt <- replace_by_vocabulary(dt,vocabulary2,"date")
dt <- replace_by_vocabulary(dt,vocabulary3,"mood")

Answer 1

merge的另一種選擇更符合您的需求：

replace_by_vocabulary <- function(dt,voc,col_name){
  col <- which(colnames(dt) == col_name)
  dt[,col] <- voc$new[match(tolower(dt[,col]), voc$old)]
  return(dt)
}

您要首先從輸入的col_name字符串中找到dt的列。 然后，使用match來查找voc$old的行索引與tolower(dt[,col])的行索引匹配，並使用這些索引從voc$new檢索替換值。 在這里，我們在函數中動態地將dt[,col]列轉換為所有小寫字母，就像在示例代碼中一樣，以匹配詞匯表中的小寫字母數據。 與merge相比的優勢在於，我們不必隨后重命名和刪除列即可獲得所需的結果。

使用數據：

replace_by_vocabulary(dt,vocabulary,"sex")
##   V1  V2 sex  V4  V5
##1 abc abc   f abc 123
##2 abc abc   m abc 123
##3 abc abc   m abc 123

Answer 2

您是否考慮過合並，然后刪除不需要的列？ 像這樣

dt<-merge(x=dt, y=vocabulary1, by.x="sex", by.y="old")
dt<-dt %>% 
   select(-sex) %>% 
   mutate(sex=old)

Answer 3

這篇文章似乎與以下所列內容重復。

R中的VLookup類型方法

使用合並功能，您應該能夠設計出一個功能來完成您想做的事情：

string = c("abc", "abc", "abc")
names = c("jeny", "eric", "bob")
sex = c("f", "m", "m")

data = data.frame(cbind(string, string, names, string, c(1, 2, 3)))
vocabulary1 = data.frame(cbind(names, sex))

dt = merge(data, vocabulary1, by.x = "names")
dt

Answer 4

如果我理解您的目標正確，那么您想將兩個data.frame合並在一起嗎？ 你應該看看?merge

例如：

merge(x = dt, y = vocabulary1, by.x = "sex", by.y = "old")

如果您需要動態功能，則可以這樣做

replace_by_vocabulary <- function(dt,voc,col_name){
    merged_df <- merge(x = dt, y = voc, by.x = "sex", by.y = col_name)
    return(merged_df)
}