【问题标题】:returning matched value using melt使用熔化返回匹配值
【发布时间】:2016-04-29 06:46:06
【问题描述】:

输入

listofstring <- c("Mac","Windows","Linux","Android")
test <- data.frame(query = c("I love Mac","I love Ubuntu","I love Android","I love both Android and Linux"), numerical_val = c(20,30,40,50))

我目前正在使用以下方法,它给了我想要的输出:

library(stringr)
melt(setNames(lapply(str_extract_all(test$query, 
      paste(listofstring,collapse="|")), function(x)
      if(length(x)==0) NA else x), test$query))[2:1]
#                            ind  values
#1                    I love Mac     Mac
#2                 I love Ubuntu    <NA>
#3                I love Android Android
#4 I love both Android and Linux Android
#5 I love both Android and Linux   Linux

所以,这是我想要的输出,我也得到了。

现在我还想在输出中包含numerical_val。所以,输出会像

#                            ind  values numerical_val
#1                    I love Mac     Mac      20
#2                 I love Ubuntu    <NA>      30
#3                I love Android Android      40
#4 I love both Android and Linux Android      50
#5 I love both Android and Linux   Linux      50

谁能帮我修改我目前的方法。或者可以指导我更好的方法吗?

请注意,数据集非常庞大,当前的方法非常流畅。

【问题讨论】:

  • 你试过merge吗?
  • 你能告诉我吗?我已经尝试过你之前的方法,我的数据实际上需要几个小时。

标签: r text reshape melt


【解决方案1】:

假设您生成的数据框称为test1

library(dplyr)
names(test)[names(test)=='query'] <- 'ind'
inner_join(test, test1, by = 'ind')
#                            ind numerical_val  values
#1                    I love Mac            20     Mac
#2                 I love Ubuntu            30    <NA>
#3                I love Android            40 Android
#4 I love both Android and Linux            50 Android
#5 I love both Android and Linux            50   Linux

另外,data.table 可能更高效,

setDT(test)[test1, on="ind"]

【讨论】:

  • 您是否尝试过为merge 使用data.table 包?它比data.frames更快,可以加快代码速度。
  • 谢谢@KumarManglam。我实际上是要发帖data.table,但被另一个问题挂了:)
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