【问题标题】：How to loop through csv cells in R? [closed]如何循环遍历R中的csv单元格？ [关闭]
【发布时间】：2017-07-06 11:21:27
【问题描述】：

如下所示，我在 R 中有两个数据集，数据集 1 和数据集 2。考虑数据集 1 中的“公司”列。我想遍历数据集 2 中的每一行以查找该公司是否存在，以及是否存在确实如此，然后将格式从数据集 2 复制到数据集 1 格式字段（当前为 NA）。谢谢。

数据集 1

数据集 2

实施 Miff 解决方案后的 dataset1_updated

【问题讨论】：

您可以制作一些显示问题的虚拟数据，而无需经过审查过程。您也可以制作它，以便我们可以剪切和粘贴来为我们获取您的数据。见stackoverflow.com/questions/5963269/…
@Spacedman 对此感到抱歉，我将使用一些虚拟数据来编辑我的问题。
我和@Miff 的回答都为您的问题提供了解决方案。您尝试过其中任何一个吗？
@Jarko Dubbeldam 现在重新实现它们。它早些时候没有工作，但很可能这是我这边的问题。感谢您的解决方案。你也是米夫。
如果某个答案对您有帮助，请点赞和/或接受它。

标签： r csv

【解决方案1】：

您想将这两个数据集连接在一起。 data.table 真的很擅长这个。

library(data.table)

setDT(dataset1)
setDT(dataset2)

setkey(dataset1, company)
setkey(dataset2, company)

dataset2[dataset1[, .(fname, lname, email, company)]]

左连接

左外连接

左外连接的结果（或简单地左 join) 用于表 A 和 B 始终包含“左”表的所有行 (A)，即使连接条件在 “右”表 (B)。这意味着如果 ON 子句匹配 0（零） B 中的行（对于 A 中的给定行），连接仍将返回结果（对于该行）—但在 B 的每一列中都有 NULL。左外连接返回内连接的所有值加上所有值在与右表不匹配的左表中，包括行链接列中有 NULL（空）值。

Wikipedia.

在这里，我们在 dataset1 上加入 dataset2。我们保留 dataset1 中的所有行，如果 dataset1 中的公司与 dataset2 中的公司匹配，则加入 dataset2。如果匹配，我们保留 dataset2 的行并添加它，包括格式字段。如果不匹配，我们会得到NA。

【讨论】：

嗨，Jarko！数据集 1 中的给定公司字段可能存在也可能不存在于数据集 2 中，并且没有特定顺序。例如，让我们以 Dataset1 的第 1 行中的公司为例。我需要遍历 Dataset2 中的每一行以查找该公司是否存在，如果存在，则获取其格式（例如 first.last）并将其输入到第 1 行格式字段中。
@novice 我知道。这就是这样做的。或者至少应该这样做。
@novice 看看我对发生了什么的解释。
@Miff 在他的回答中做了同样的事情，只是使用了不同的函数。
大家好，我用虚拟数据更新了问题，以更简洁地解释我的问题。抱歉之前的歧义。

【解决方案2】：

这似乎是一个典型的合并案例，例如：

#Get rid of the existing format column
dataset1 <- dataset1[,names(dataset1 != "format")

#merge
dataset1_updated <- merge(dataset1, dataset2[,c("company","format")], all.x=TRUE)

由于缺少示例数据，未进行测试

【讨论】：

嗨米夫！数据集 1 中的给定公司字段可能存在也可能不存在于数据集 2 中，并且没有特定顺序。例如，让我们以 Dataset1 的第 1 行中的公司为例。我需要遍历 Dataset2 中的每一行以查找该公司是否存在，如果存在，则获取其格式（例如 first.last）并将其输入到第 1 行格式字段中。
@novice 是的，这就是合并的作用。 all.x 参数表示保留 dataset1 的所有行，即使 dataset2 中没有匹配项也是如此。试试看，或者查看带有?merge 的帮助文件（您可能还想尝试sort=FALSE 参数）