根据一组条件将数据框中的值替换为其他数据框中的值答案

【问题标题】：Replace value in data frame with value from other data frame based on set of conditions根据一组条件将数据框中的值替换为其他数据框中的值
【发布时间】：2017-04-22 00:07:05
【问题描述】：

在 df1 中，我需要将 msec 的值替换为 df2 中的相应值。

df1 <- data.frame(ID=c('rs', 'rs', 'rs', 'tr','tr','tr'), cond=c(1,1,2,1,1,2), 
block=c(2,2,4,2,2,4), correct=c(1,0,1,1,1,0), msec=c(456,678,756,654,625,645))

df2 <- data.frame(ID=c('rs', 'rs', 'tr','tr'), cond=c(1,2,1,2), 
block=c(2,4,2,4), mean=c(545,664,703,765))

在df1中，如果correct==0，则引用df2与ID、cond和block的匹配值。将df1 中msec 的值替换为df2 中mean 的对应值。

例如，df1 中的第二行有correct==0。因此，在df2 中找到ID=='rs'、cond==1、block==2 的对应行，并使用平均值 (mean=545) 的值替换毫秒 (msec=678) 的值。请注意，在 df1 中，ID、block 和 cond 的组合可以重复，但每个组合在 df2 中只出现一次。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

使用data.table 包：

# load the 'data.table' package
library(data.table)

# convert the data.frame's to data.table's
setDT(df1)
setDT(df2)

# update df1 by reference with a join with df2
df1[df2[, correct := 0], on = .(ID, cond, block, correct), msec := i.mean]

给出：

> df1
   ID cond block correct msec
1: rs    1     2       1  456
2: rs    1     2       0  545
3: rs    2     4       1  756
4: tr    1     2       1  654
5: tr    1     2       1  625
6: tr    2     4       0  765

注意：上面的代码会更新df1而不是创建一个新的dataframe，这样更节省内存。

【讨论】：

df1[c(list(correct = 0), df2), on=.(correct, ID, cond, block), msec := i.mean ] ?我想这几乎是一样的。另外值得一提的是，这会更新 df1 而不是创建新表（如 dplyr 变体）。
这很棒。谢谢！

【解决方案2】：

一种选择是使用带有interaction() 和match() 的基本R。怎么样：

df1[which(df1$correct==0),"msec"] <- df2[match(interaction(df1[which(df1$correct==0),c("ID","cond","block")]), 
                                               interaction(df2[,c("ID","cond", "block")])),
                                         "mean"]

df1
#        ID cond block correct msec
#1 rs    1     2       1  456
#2 rs    1     2       0  545
#3 rs    2     4       1  756
#4 tr    1     2       1  654
#5 tr    1     2       1  625
#6 tr    2     4       0  765

我们用df2$mean 中的匹配行覆盖correct == 0 列

编辑：另一个选项是 sql 合并，这可能看起来像：

library(sqldf)
merged <- sqldf('SELECT l.ID, l.cond, l.block, l.correct,
                        case when l.correct == 0 then r.mean else l.msec end as msec
                FROM df1 as l
                LEFT JOIN df2 as r
                ON l.ID = r.ID AND l.cond = r.cond AND l.block = r.block')


merged
  ID cond block correct msec
1 rs    1     2       1  456
2 rs    1     2       0  545
3 rs    2     4       1  756
4 tr    1     2       1  654
5 tr    1     2       1  625
6 tr    2     4       0  765

【讨论】：

【解决方案3】：

dplyr。此解决方案 left_join 所有列和 mutate 正确时为 0。

library(dplyr)
left_join(df1,df2)%>%
mutate(msec=ifelse(correct==0,mean,msec))%>%
select(-mean)

  ID cond block correct msec
1 rs    1     2       1  456
2 rs    1     2       0  545
3 rs    2     4       1  756
4 tr    1     2       1  654
5 tr    1     2       1  625
6 tr    2     4       0  765

【讨论】：