匹配r中数据框不同列中的值[重复]答案

【问题标题】：matching values in different columns of a dataframe in r [duplicate]匹配r中数据框不同列中的值[重复]
【发布时间】：2020-10-25 23:46:44
【问题描述】：

数据框：

我想添加一个检测匹配或不匹配的列：

     A  B  C 
1    a  c  miss
2    x  x  match
3    t  q  miss
4    l  l  match
5    w  y  miss
6    b  b  match

【问题讨论】：

df$C <- ifelse(df$A == df$B, 'match', 'miss')

标签： r dataframe

【解决方案1】：

基本 R 选项

transform(
  df,
  C = c("miss","match")[(A==B)+1]
)

给予

  A B     C
1 a c  miss
2 x x match
3 t q  miss
4 l l match
5 w y  miss
6 b b match

数据

> dput(df)
structure(list(A = c("a", "x", "t", "l", "w", "b"), B = c("c", 
"x", "q", "l", "y", "b")), class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6"))

【讨论】：

【解决方案2】：

> dd %>% rowwise() %>% mutate(match = case_when(A == B ~ 'match', TRUE ~ 'miss'))
# A tibble: 6 x 3
# Rowwise: 
  A     B     match
  <chr> <chr> <chr>
1 a     c     miss 
2 x     x     match
3 t     q     miss 
4 l     l     match
5 w     y     miss 
6 b     b     match
> dd
# A tibble: 6 x 2
  A     B    
  <chr> <chr>
1 a     c    
2 x     x    
3 t     q    
4 l     l    
5 w     y    
6 b     b    
>

【讨论】：

【解决方案3】：

带有索引的base R 选项（虽然@ThomasIsCoding 是更专业的解决方案）：

#Code
index <- df$A==df$B
df$C <- 'miss'
df$C[index]<-'match'

输出：

df
  A B     C
1 a c  miss
2 x x match
3 t q  miss
4 l l match
5 w y  miss
6 b b match

使用的一些数据：

#Data
df <- structure(list(A = c("a", "x", "t", "l", "w", "b"), B = c("c", 
"x", "q", "l", "y", "b")), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6"))

【讨论】：