根据条件将一个表中的值附加到另一个表中

Question

我有两个表，我正试图以特定方式加入。一个是提供 HEX 颜色及其关联的类别的简单 tibble：

library(tibble)
library(dplyr)

colors <- tibble(Category = c("A", "B", "C", "D"),
                  Colors = c("#0079c0", "#cc9900", "#252525", "#c5120e"))

# A tibble: 4 × 2
   Category Colours
     <chr>   <chr>
1        A #0079c0
2        B #cc9900
3        C #252525
4        D #c5120e

我有另一个 tibble 将类别列为行和列，并且以特定方式显示：

Main_Table <- tibble(Category = c("A", "B", "C", "D"),
                     A = c(NA, "A", NA, NA),
                     B = c(NA, NA, NA, NA),
                     C = c(NA, "C", NA, NA),
                     D = c("D", "D", NA, NA))

# A tibble: 4 × 5
  Category     A     B     C     D
     <chr> <chr> <lgl> <chr> <chr>
1        A  <NA>    NA  <NA>     D
2        B     A    NA     C     D
3        C  <NA>    NA  <NA>  <NA>
4        D  <NA>    NA  <NA>  <NA>

我想根据颜色对应的类别是否存在于以其名称命名的变量下，将颜色加入主表。例如，假设我想要包含 D 类的颜色，我最终会得到以下结果：

Main_Table_Goal <- tibble(Category = c("A", "B", "C", "D"),
                     A = c(NA, "A", NA, NA),
                     B = c(NA, NA, NA, NA),
                     C = c(NA, "C", NA, NA),
                     D = c("D", "D", NA, NA),
                     color = c("#c5120e", "#c5120e", NA, NA))

# A tibble: 4 × 6
    Category     A     B     C     D    color
      <chr>  <chr> <lgl>  <chr> <chr>   <chr>
1        A   <NA>    NA   <NA>     D  #c5120e
2        B      A    NA      C     D  #c5120e
3        C   <NA>    NA   <NA>  <NA>     <NA>
4        D   <NA>    NA   <NA>  <NA>     <NA>

如何使用dplyr 实现这一目标？我一直在尝试*_join 和其他技巧，但我没有得到任何结果。

编辑：我应该提到我希望最终将它包含在一个函数中，因此理想情况下代码可以灵活地容纳任意数量的类别。

Answer 1

这是一个使用match的选项

Main_Table %>% 
         mutate(color = colors$Colors[match(D, colors$Category)])
# A tibble: 4 × 6
#  Category     A     B     C     D   color
#     <chr> <chr> <lgl> <chr> <chr>   <chr>
#1        A  <NA>    NA  <NA>     D #c5120e
#2        B     A    NA     C     D #c5120e
#3        C  <NA>    NA  <NA>  <NA>    <NA>
#4        D  <NA>    NA  <NA>  <NA>    <NA>

Answer 2

我不确定您的数据中有多少类别。但是，如果您只有四个（即 A、B、C 和 D），则以下是一种方法。我想使用一个数据框。所以我最初合并了两个数据框。因为我想使用mutate_at()，所以我将逻辑中的 B 转换为字符。然后，我用四种颜色替换了四个类别。最后，我删除了Colors 并将B 转换为逻辑。

library(dplyr)

left_join(Main_Table, colors) %>%
mutate(B = as.character(B)) %>%
mutate_at(vars(A:D),
          funs(color = recode(., A = Colors[1],
                                 B = Colors[2],
                                 C = Colors[3],
                                 D = Colors[4]))) %>%
select(-Colors) %>%
mutate(B = as.logical(B)) 

鉴于 akrun 的想法，您可以执行以下操作。只要你能说出你有多少类别，你只需指定vars()中的列。如果所有列都是字符，则无需将逻辑转换为字符。

left_join(Main_Table, colors) %>%
mutate(B = as.character(B)) %>%
mutate_at(vars(A:D),funs(color = Colors[match(., Category)])) %>%
select(-Colors) %>%
mutate(B = as.logical(B)) 


#  Category     A     B     C     D A_color B_color C_color D_color
#     <chr> <chr> <lgl> <chr> <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <chr>
#1        A  <NA>    NA  <NA>     D    <NA>    <NA>    <NA> #c5120e
#2        B     A    NA     C     D #0079c0    <NA> #252525 #c5120e
#3        C  <NA>    NA  <NA>  <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>
#4        D  <NA>    NA  <NA>  <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>

Answer 3

这是一个动态解决方案，您在顶部设置一次颜色参数：

target_category <- 'D'  # set color
target_category_table <- Main_Table %>%
    select_(target_category) %>%
    left_join(colors %>%
                  filter(Category == target_category) %>%
                  setNames(c(target_category, 'color')))
goal_table <- Main_Table %>%
    bind_cols(select(target_category_table, color))
goal_table

结果：

# A tibble: 4 × 6
  Category     A     B     C     D   color
     <chr> <chr> <lgl> <chr> <chr>   <chr>
1        A  <NA>    NA  <NA>     D #c5120e
2        B     A    NA     C     D #c5120e
3        C  <NA>    NA  <NA>  <NA>    <NA>
4        D  <NA>    NA  <NA>  <NA>    <NA>