向 data.frame 添加一个新列，其因子取决于另一个 data.frame 的条件
Adding a new column to data.frame with a factor depending conditions from another data.frame
我有 2 个不同的 data.frames。我想在组data.frame（LEVEL 和SPECIES）给定的条件下将grouping$.group 列添加到物候data.frame。我已经尝试使用 by= 的 merge() 函数，但它一直给我 "Error in fix.by(by.y, y) : 'by' must specify a uniquely valid column"。抱歉，这似乎是一件非常简单的事情。我是初学者..
> head(phenology1)
YEAR GRADIENT SPECIES ELEVATION SITE TREE_ID CN b_E b_W b_M d_E d_W d_X c_E c_W t_max r_max r_delta_t LEVEL
1 2019 1 Pseudotsuga menziesii 395 B1_D B1_D1 59 119 135.5 143.0 139.0 148.5 165 258.0 284 154 0.7908536 0.4244604 lower
2 2019 1 Pseudotsuga menziesii 395 B1_D B1_D2 69 106 127.0 142.0 177.0 173.0 194 283.0 300 156 0.9807529 0.3898305 lower
3 2019 1 Pseudotsuga menziesii 395 B1_D B1_D3 65 97 125.0 154.5 169.0 174.0 202 266.0 299 167 NA 0.3846154 lower
4 2019 1 Picea abies 405 B1_F B1_F1 68 162 171.5 182.0 106.5 127.5 137 268.5 299 190 NA 0.6384977 lower
5 2019 1 Picea abies 405 B1_F B1_F2 78 139 165.5 176.5 152.0 140.5 167 291.0 306 181 0.9410427 0.5131579 lower
6 2019 1 Picea abies 405 B1_F B1_F3 34 147 177.5 188.0 100.0 97.5 128 247.0 275 187 0.5039245 0.3400000 lower
> grouping
LEVEL SPECIES emmean SE df lower.CL upper.CL .group
lower Pseudotsuga menziesii 107 8.19 12 89.5 125 1
upper Pseudotsuga menziesii 122 8.19 12 103.8 140 12
lower Abies alba 128 8.19 12 110.2 146 12
upper Abies alba 144 8.19 12 126.7 162 12
upper Picea abies 147 8.19 12 129.2 165 2
lower Picea abies 149 8.19 12 131.5 167 2
您可以使用 dplyr 包中的 left_join()（仅使用列 LEVEL、SPECIES 和来自分组的 .group 加入 phenology1）：
library(dplyr)
phenology1 %>%
left_join(grouping %>% select(LEVEL, SPECIES, .group))
这会自动选择两个数据框中相同的列名进行连接。如果你想明确地设置这些，你可以添加 by = c("LEVEL" = "LEVEL", "SPECIES" = "SPECIES").
使用匹配函数的 Base R：
phenology1$.group <- grouping$.group[match(grouping$SPECIES, phenology1$SPECIES) & match(grouping$LEVEL, phenology1$LEVEL)]
我有 2 个不同的 data.frames。我想在组data.frame（LEVEL 和SPECIES）给定的条件下将grouping$.group 列添加到物候data.frame。我已经尝试使用 by= 的 merge() 函数，但它一直给我 "Error in fix.by(by.y, y) : 'by' must specify a uniquely valid column"。抱歉，这似乎是一件非常简单的事情。我是初学者..
> head(phenology1)
YEAR GRADIENT SPECIES ELEVATION SITE TREE_ID CN b_E b_W b_M d_E d_W d_X c_E c_W t_max r_max r_delta_t LEVEL
1 2019 1 Pseudotsuga menziesii 395 B1_D B1_D1 59 119 135.5 143.0 139.0 148.5 165 258.0 284 154 0.7908536 0.4244604 lower
2 2019 1 Pseudotsuga menziesii 395 B1_D B1_D2 69 106 127.0 142.0 177.0 173.0 194 283.0 300 156 0.9807529 0.3898305 lower
3 2019 1 Pseudotsuga menziesii 395 B1_D B1_D3 65 97 125.0 154.5 169.0 174.0 202 266.0 299 167 NA 0.3846154 lower
4 2019 1 Picea abies 405 B1_F B1_F1 68 162 171.5 182.0 106.5 127.5 137 268.5 299 190 NA 0.6384977 lower
5 2019 1 Picea abies 405 B1_F B1_F2 78 139 165.5 176.5 152.0 140.5 167 291.0 306 181 0.9410427 0.5131579 lower
6 2019 1 Picea abies 405 B1_F B1_F3 34 147 177.5 188.0 100.0 97.5 128 247.0 275 187 0.5039245 0.3400000 lower
> grouping
LEVEL SPECIES emmean SE df lower.CL upper.CL .group
lower Pseudotsuga menziesii 107 8.19 12 89.5 125 1
upper Pseudotsuga menziesii 122 8.19 12 103.8 140 12
lower Abies alba 128 8.19 12 110.2 146 12
upper Abies alba 144 8.19 12 126.7 162 12
upper Picea abies 147 8.19 12 129.2 165 2
lower Picea abies 149 8.19 12 131.5 167 2
您可以使用 dplyr 包中的 left_join()（仅使用列 LEVEL、SPECIES 和来自分组的 .group 加入 phenology1）：
library(dplyr)
phenology1 %>%
left_join(grouping %>% select(LEVEL, SPECIES, .group))
这会自动选择两个数据框中相同的列名进行连接。如果你想明确地设置这些，你可以添加 by = c("LEVEL" = "LEVEL", "SPECIES" = "SPECIES").
使用匹配函数的 Base R：
phenology1$.group <- grouping$.group[match(grouping$SPECIES, phenology1$SPECIES) & match(grouping$LEVEL, phenology1$LEVEL)]