【问题标题】：Updatea dataframe with another one on matching rows like SQL update with a join statement在匹配行上用另一个数据框更新数据框，例如使用连接语句更新 SQL
【发布时间】：2020-06-04 07:49:50
【问题描述】：

是否有任何简单的方法可以使用另一个数据帧行的子集来更新？

实际上，我想用R做UPDATE x INNER JOIN y ON x.col1 = y.col1 SET x.col2 = y.col2

输入：

x <- data.frame(col1=c('a','c','b','d'), col2=c(11,34,13,25))

y <- data.frame(col1=c('a','b'), col2=c(3,5))

z <- match(x$col1,y$col1)

1 1 不适用 2 不适用

输出：

方法一

x$col2 <- y$col2[z]

方法二

x$col2[z] <- y$col2[z]

x$col2[z]

方法3

x$col2[z[!is.na(z)]] <- y$col2[z[!is.na(z)]]

期望的输出：

在x 中仅更新与y 的col1 中匹配的值

【问题讨论】：

标签： r sql-update match

【解决方案1】：

由于您在此处需要的确切操作是 SQL 样式连接，因此 sqldf 包会派上用场：

library(sqldf)

sql <- "SELECT x.col1, COALESCE(y.col2, x.col2) AS col2
        FROM x LEFT JOIN y ON x.col1 = y.col1"
x <- sqldf(sql)

数据：

x <- data.frame(col1=c('a','c','b','d'), col2=c(11,34,13,25))
y <- data.frame(col1=c('a','b'), col2=c(3,5))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以在base R中使用match：

x$col2[match(y$col1, x$col1)] <- y$col2
x

#  col1 col2
#1    a    3
#2    c   34
#3    b    5
#4    d   25

或left_join 和coalesce 中的dplyr

library(dplyr)

left_join(x, y, by = 'col1') %>%
  mutate(col2 = coalesce(col2.y, col2.x)) %>%
  select(names(x))

最有效的方法是更新加入data.table

library(data.table)

setDT(x)
setDT(y)
x[y, on=.(col1), col2:=i.col2]

【讨论】：