如何使较小的表增长并匹配 R 中较大表的内容？答案

【问题标题】：How to make smaller table grow and match the contents of larger table in R?如何使较小的表增长并匹配 R 中较大表的内容？
【发布时间】：2020-02-28 02:04:34
【问题描述】：

我有三列。第一个很大，包含各种字母。第二个是相同的大小，但包含更少的带有一些 NA 的字母。每个字母都可以在较大的列中找到。第三列的大小也相同，但包含第二列的值和相应的 NA。

我的问题是如何使第二列和第三列重新排列，以便第二列尽可能与第一列匹配。

我觉得答案与左连接有关，但我想不通。

用文字解释有点奇怪，但例子很容易说明。

# Original Situation

Large <- c("B", "D", "C", "A", "E")
Small <- c("D", "A", NA, NA, NA)
Number <- c(5, 12, NA, NA, NA)

data.frame(Large, Small, Number)
#>   Large Small Number
#> 1     B     D      5
#> 2     D     A     12
#> 3     C  <NA>     NA
#> 4     A  <NA>     NA
#> 5     E  <NA>     NA



# I want it to finish like this:

Large <- c("B", "D", "C", "A", "E")
Small <- c(NA, "D", NA, "A", NA)
Number <- c(NA, 5, NA, 12, NA)

data.frame(Large, Small, Number)
#>   Large Small Number
#> 1     B  <NA>     NA
#> 2     D     D      5
#> 3     C  <NA>     NA
#> 4     A     A     12
#> 5     E  <NA>     NA

【问题讨论】：

Large 和 Small 中的值是否唯一？如果不是，当有多个匹配时，期望的结果是什么？

标签： sql r sorting left-join

【解决方案1】：

library(dplyr)

# I find `tibble` generally better than `data.frame`
# If you want to use `data.frame` remember to especify stringAsFactors = FALSE
df_large <- tibble(large = Large)
df_small <- tibble(small = Small, number = Number)

left_join(df_large, df_small, by = c("large" = "small"))

如果您想同时保留 large 和 small 列（我真的没有理由这样做）：

left_join(df_large, df_small, by = c("large" = "small")) %>% 
  mutate(small = if_else(!is.na(number), large, NA_character_))

# A tibble: 5 x 3
  large number small
  <chr>  <dbl> <chr>
1 B         NA NA   
2 D          5 D    
3 C         NA NA   
4 A         12 A    
5 E         NA NA

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个基本的方式：

x <- df[1]
y <- setNames(df[c(2, 2, 3)], names(df))
merge(x, y, all.x = T)

#   Large Small Number
# 1     A     A     12
# 2     B  <NA>     NA
# 3     C  <NA>     NA
# 4     D     D      5
# 5     E  <NA>     NA

在left_join()上使用相同的逻辑：

library(tidyverse)
df %>%
  mutate(Large = Small) %>%
  right_join(df[1])

#   Large Small Number
# 1     B  <NA>     NA
# 2     D     D      5
# 3     C  <NA>     NA
# 4     A     A     12
# 5     E  <NA>     NA

【讨论】：