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[英]Merging two dataframes with left_join produces NAs in 'right' columns
[英]left_join R dataframes, merging two columns with NAs
我的問題如下:假設我有一個包含以下列的現有數據框:UID,foo,結果。 結果已經部分填充。 現在,第二個模型可以預測其他行,從而生成包含UID和結果列的第二個數據框:(在底部復制的代碼)
## 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
我現在想通過UID left_join新結果以獲取以下結果列:
## Cow
## <NA>
## Pig
## Dog
## Snake
但是我無法正常工作,因為left_join(df_main, new_prediction, by="UID")
創建result.x
和result.y
。 有什么方法可以使用dplyr進行此操作,或者可以選擇第二步來加入這些列? 我研究了各種功能,但最終決定手動遍歷所有行。 我可以肯定,還有更多的“ R”方式可以做到這一點?
數據框代碼:
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"))
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
將接受您提供的盡可能多的列。 如果存在多個非缺失值,則較早的列具有優先權。
添加使用的格里高爾的回答coalesce
,你也可以“手動”與加盟列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
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