如何在 r 数据帧中应用模糊查找答案

【问题标题】：How do apply fuzzy lookup in r data frames如何在 r 数据帧中应用模糊查找
【发布时间】：2020-03-04 13:57:39
【问题描述】：

我有 2 个数据框。 1. df1 包含来自 OLAP 多维数据集的带有非结构化标题的销售数据。

df1 <- data.frame("[Time].[Fiscal Year].[Fiscal Year].[MEMBER_CAPTION]"= c("FY18","FY19","FY20"), "[Measures].[USD]"=c(100,200,300))
names(df1) <- c("[Time].[Fiscal Year].[Fiscal Year].[MEMBER_CAPTION]","[Measures].[USD]")

df2 包含非结构化标头列表和相应的已清理标头。

df2<- data.frame("RawHeaderName"=c("[Time].[Fiscal Year]","[Measures].[USD]"),"ReportDisplayName"=c("FiscalYear","USD"))

我的要求是当 df2$RawHeaderName 值与 df1 标头匹配（模糊匹配）时，我需要将 df1 标头替换为 df2$ReportDisplayName 值。最终结果应该如下所示。

FinalOutput <- data.frame("FiscalYear" =c("FY18","FY19","FY20"),"USD"=c(100,200,300))

请帮我解决问题。我已经尝试过 library("fuzzyjoin"),library("dplyr") 库，但没有运气。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

我认为您只是在寻找 names(df1) <- c('Fiscal Year', 'USD') 将 df1 修改为：

  Fiscal Year USD
1        FY18 100
2        FY19 200
3        FY20 300

【讨论】：

但是当我的需求是动态的时候如何处理呢？
无法让这个工作。暂时没时间了。

【解决方案2】：

经过一段时间的加速，下面的代码仅在存在匹配条件时才帮助我解决 50% 的问题。模糊匹配还需要探索。

库（“dplyr”）

df1 <- data.frame("[Time].[Fiscal Year].[Fiscal Year].[MEMBER_CAPTION]"= c("FY18","FY19","FY20"), "[Measures].[USD]"=c(100,200,300))
names(df1) <- c("[Time].[Fiscal Year].[Fiscal Year].[MEMBER_CAPTION]","[Measures].[USD]")


df2<- data.frame("RawHeaderName"=c("[Time].[Fiscal Year].[Fiscal Year].[MEMBER_CAPTION]","[Measures].[USD]"),"ReportDisplayName"=c("FiscalYear","USD"))


Extract_Headers <- (names(df1))
Extract_Headers <- data.frame("Headers"=as.character(Extract_Headers))
df2$RawHeaderName <- as.character(df2$RawHeaderName)
df2$ReportDisplayName <- as.character(df2$ReportDisplayName)
Cleansed_Headers <- Extract_Headers %>% inner_join (df2, by =c("Headers"="RawHeaderName"))
names(df1)<- Cleansed_Headers$ReportDisplay

【讨论】：