根据每组的其他列匹配列的值答案

【问题标题】：Match values of column based on other column per groups根据每组的其他列匹配列的值
【发布时间】：2017-04-12 00:23:58
【问题描述】：

我有一个数据框，我想将 ID 的分数值与 New.Score 匹配。

ID 123 在第 1 组的得分为 5，但在第 2 组的得分为 1。而且我只想使用每个组中出现的分数。

这是我的 df：

  Group  ID Score New.ID New.Score
     1 123     5    456         
     1 456     1    789         
     1 789     0    123         
     2 555     1    999         
     2 123     1    123         
     2 999     0    555

还有我想要的输出：

  Group  ID Score New.ID New.Score
     1 123     5    456         1
     1 456     1    789         0
     1 789     0    123         5
     2 555     1    999         0
     2 123     1    123         1
     2 999     0    555         1

我试过ave：

mtch <- function(x) {
  dt[match(x,dt$ID),"Score"]  
}

dt$New.Score <- ave(dt$New.ID, dt$Group, FUN = mtch)

但它给了我 NA 值。

创建df的代码：

Group <- as.factor(c(1, 1, 1, 2, 2, 2))
ID <- as.factor(c(123,456,789, 555, 123, 999))
Score <- c(5,1,0, 1,1,0)
dt <- data.frame(Group, ID, Score, New.ID)

【问题讨论】：

缺少New.ID 列，因此dt <- data.frame(...) 不会运行。

标签： r dataframe match

【解决方案1】：

我们可以使用data.table。将“data.frame”转换为“data.table”（setDT(dt)），按“Group”分组，match“New.ID”和“ID”以获取数字索引并使用它重新排列“ Score' 并将 (:=) 分配给 'New.Score'

library(data.table)
setDT(dt)[, New.Score := Score[match(New.ID, ID)], Group]
dt
#    Group  ID Score New.ID New.Score
#1:     1 123     5    456         1
#2:     1 456     1    789         0
#3:     1 789     0    123         5
#4:     2 555     1    999         0
#5:     2 123     1    123         1
#6:     2 999     0    555         1

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用与我之前的答案 (Set values of column based on other column) 类似的方法，但这次在匹配中使用 interaction。像这样的：

dt$New.Score <- dt[match(interaction(dt$Group,dt$New.ID) , 
                         interaction(dt$Group,dt$ID)), "Score"]

   #   Group  ID Score New.ID New.Score
   # 1     1 123     5    456         1
   # 2     1 456     1    789         0
   # 3     1 789     0    123         5
   # 4     2 555     1    999         0
   # 5     2 123     1    123         1
   # 6     2 999     0    555         1

数据：

Group <- as.factor(c(1, 1, 1, 2, 2, 2))
ID <- as.factor(c(123,456,789, 555, 123, 999))
Score <- c(5,1,0, 1,1,0)
New.ID <- as.factor(c(456, 789, 123, 999, 123, 555))
dt <- data.frame(Group, ID, Score, New.ID)

【讨论】：