根据将其他列与另一个数据框匹配的值填充数据框的缺失值，同时保留不匹配的值

Question

我有两个数据框，看起来有点像这样：

dat1 <- data.frame(z = 5:20, val = seq(30, 105, by = 5))
dat2 <- data.frame(z = c(0, 2, 8, 10, 12, 15), val = c(15, 20, 40, 50, NaN, NaN))

看起来像：

dat1        dat2
 z val      z val
 5  30      0  15
 6  35      2  20
 7  40      8  40
 8  45      10 50  
 9  50      12 NaN 
10  55      15 NaN
11  60     
12  65
13  70
14  75
15  80
16  85
17  90
18  95
19 100
20 105

我想要的是在z值相同的val列中用相同的值填充第二个dataframe的NaN。

所以我希望我的 dat2 数据框看起来像：

我考虑过获取 NaN 值的索引，但它们不重叠。我需要以某种方式将它们与 z 列匹配，但用这些值填充 NaN 列。我真的不知道该怎么做。

我已经尝试了答案，但所有这些都删除了 dat2 中低于 dat1 最小值的所有值，我也需要保留这些值。

我目前使用的代码：

  filled <- inner_join(dat2, dat1, by = "z") %>% 
    mutate(answer = coalesce(val.x, val.y))

然而，现在的结果是这样的：

dat2
z val
8 40
10 50
12 65
15 80

虽然我也想保留所有其他值。

Answer 1

我们可以 left_join 'z' 和 coalesce 'val' 列

library(dplyr)
left_join(dat2, dat1, by = 'z') %>% 
       transmute(z, val = coalesce(val.x, val.y))
#   z val
#1  0  15
#2  2  20
#3  8  40
#4 10  50
#5 12  65
#6 15  80

根据将其他列与另一个数据框匹配的值填充数据框的缺失值，同时保留不匹配的值

Fill missing values of dataframe based on value of matching other column with another dataframe while keeping non-matching values

r

matching

dataframe