R，用另一个data.frame +动态列中的值替换data.frame中的值答案

【问题标题】：R, replace values in a data.frame by values from another data.frame + dynamic columnsR，用另一个data.frame +动态列中的值替换data.frame中的值
【发布时间】：2016-10-04 19:41:19
【问题描述】：

最好的

基本上，我有一个表 data 和一个较小的表 vocabulary。我想要的是，vocabularies 的值很好地映射到 data 值上。这在一个函数中，以这样一种方式可以动态地使用 +/-

鉴于：

dt : data.csv
V1____V2___sex__V4__V5_
abc   abc  jeny abc 123
abc   abc  eric abc 123
abc   abc  bob  abc 123

vocabulary1: sex.csv
old___new
jeny  f
eric  m
bob   m

想要的结果：

V1____V2___sex__V4__V5_
abc   abc  f    abc 123
abc   abc  m    abc 123
abc   abc  m    abc 123

我所拥有的

replace_by_vocabulary <- function(dt,voc,col_name){
  dt[,col_name] <- tolower(dt[,col_name])

  **** something something ***

  return(dt)
}

我想如何使用它...

dt <- replace_by_vocabulary(dt,vocabulary1,"sex")
dt <- replace_by_vocabulary(dt,vocabulary2,"date")
dt <- replace_by_vocabulary(dt,vocabulary3,"mood")

【问题讨论】：

VLookup type method in R的可能重复

标签： r

【解决方案1】：

merge 的替代方案更符合您的要求：

replace_by_vocabulary <- function(dt,voc,col_name){
  col <- which(colnames(dt) == col_name)
  dt[,col] <- voc$new[match(tolower(dt[,col]), voc$old)]
  return(dt)
}

您想首先从col_name 字符串输入中找到dt 中的列。然后，使用match 查找与tolower(dt[,col]) 匹配的voc$old 的行索引，并使用这些从voc$new 检索替换值。在这里，我们将dt[,col] 列全部转换为小写，就像您在示例代码中所做的那样，在函数中动态地匹配词汇表中的小写数据。与merge 相比的优势在于，我们不必事后重命名和删除列即可获得您想要的结果。

使用您的数据：

replace_by_vocabulary(dt,vocabulary,"sex")
##   V1  V2 sex  V4  V5
##1 abc abc   f abc 123
##2 abc abc   m abc 123
##3 abc abc   m abc 123

【讨论】：

【解决方案2】：

此帖子似乎与下面列出的帖子重复。

VLookup type method in R

您应该能够使用合并功能制定一个功能来做您想做的事情：

string = c("abc", "abc", "abc")
names = c("jeny", "eric", "bob")
sex = c("f", "m", "m")

data = data.frame(cbind(string, string, names, string, c(1, 2, 3)))
vocabulary1 = data.frame(cbind(names, sex))

dt = merge(data, vocabulary1, by.x = "names")
dt

【讨论】：

【解决方案3】：

如果我理解您的目标正确，您想将两个 data.frame 合并在一起吗？你应该看看?merge

例如：

merge(x = dt, y = vocabulary1, by.x = "sex", by.y = "old")

如果你想要一个动态函数，你可以这样做

replace_by_vocabulary <- function(dt,voc,col_name){
    merged_df <- merge(x = dt, y = voc, by.x = "sex", by.y = col_name)
    return(merged_df)
}

【讨论】：

不，目的是替换一列中的值，如果它们匹配词汇表的“旧”列。但你不能做类似 dt$["sex"] == voc$old
那么我认为@aichao 为您提供了一个您可以接受的不错的解决方案。

【解决方案4】：

您是否考虑过合并，然后删除不需要的列？像这样。

dt<-merge(x=dt, y=vocabulary1, by.x="sex", by.y="old")
dt<-dt %>% 
   select(-sex) %>% 
   mutate(sex=old)

【讨论】：