[英]Overwrite values in Dataframe based on another Dataframe matched by two columns
我有一個 dataframe ,其中第一列有日期,第二列有 ID,其他列有值。 如果第 1 列和第 2 列匹配,則應根據另一列 dataframe 更新或插入一列中的某些值,例如第三列。 但是,並非兩個數據框中的所有列都相同。
在覆蓋選定列的值並將一個數據幀中的行匹配到另一個數據幀 R中有一個解決方案,但是它不適用於 2 列或不同大小的數據幀。
這是一些示例數據,以使我需要清楚
df1=structure(list(Date = structure(c(19216, 19216, 19219, 19219), class = "Date"),
ID = c("id1", "id2", "id1", "id2"), X1 = c(-8, -10, 5, 11
), X2 = c(0, 0, 0, 0), X3 = c("A", "A", "A", "A")), row.names = c(NA,
-4L), class = "data.frame")
df2=structure(list(Date = structure(c(19216, 19219, 19220), class = "Date"),
ID = c("id1", "id1", "id1"), X1 = c(-3, 0, 2), Y = c(2, 2,
-1)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
df_result=structure(list(Date = structure(c(19216, 19216, 19219, 19219,
19220), class = "Date"), ID = c("id1", "id2", "id1", "id2", "id1"
), X1 = c(-3, -10, 0, 11, 2), X2 = c(0, 0, 0, 0, NA), X3 = c("A",
"A", "A", "A", NA)), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")
您可以使用dplyr::rows_upsert
更新第一個數據框中的現有行並添加新行。 只需確保兩個數據幀具有相同的列,並且第二個 dataframe 中沒有重復項。 您嘗試更新的密鑰應該是唯一的
library(dplyr)
df_result2 = rows_upsert(df1, select(df2, -Y), by = c("Date", "ID"))
print(df_result2)
Date ID X1 X2 X3
1 2022-08-12 id1 -3 0 A
2 2022-08-12 id2 -10 0 A
3 2022-08-15 id1 0 0 A
4 2022-08-15 id2 11 0 A
5 2022-08-16 id1 2 NA <NA>
這似乎有效。
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