使用 mapply 在数据帧中进行间接寻址

Question

有以下两个数据框

> d1
  keystr keynum 
1    abc      5
2    def      2
3    def      7 
4    abc      3 

> d2
   HD  2  3  5  7
1 abc  H  I  J  K
2 def  L  M  N  P

我想插入一个 d1$val 列，它使用 keystr 中的字符串和 keynum 中的数字作为 d2 数据框中的索引。结果应该是：

> d1
  keystr keynum  val
1    abc      5    J
2    def      2    L
3    def      7    P 
4    abc      3    I

这应该是mapply的间接应用。我怎样才能制作下面的代码

d1 <- data.frame("keystr"=c("abc","def","def","abc"), "keynum"=c(5,2,7,3))
d2 <- data.frame("HD"=c("abc","def"),
                 "2"=c("H","L"), "3"=c("I","M"),
                 "5"=c("J","N"), "7"=c("K","P"))
d1$val <- mapply(function(kstr,knum) d2[kstr,knum],
                 d1$keystr, d1$keynum )

以这种（间接）方式访问条目？

Answer 1

添加了 check.names = False 以启用 data.frame 以数字开头的列名称。使用两列的 cbind() 矩阵索引，i, j 对将被一次提取。

d1 <- data.frame("keystr"=c("abc","def","def","abc"), "keynum"=c(5,2,7,3))
d2 <- data.frame("HD"=c("abc","def"),
                 "2"=c("H","L"), "3"=c("I","M"),
                 "5"=c("J","N"), "7"=c("K","P"), check.names=FALSE)

d1$val <- mapply(function(kstr,knum) d2[cbind(match(kstr, d1$keystr),
                                              match(knum, names(d2)))],
                 d1$keystr,
                 d1$keynum)

  keystr keynum val
1    abc      5   J
2    def      2   L
3    def      7   P
4    abc      3   I

Answer 2

如果您没有使用 mapply 的限制，您可以加入：

代码：

library(tidyverse)
d1 <- data.frame("keystr"=c("abc","def","def","abc"), "keynum"=c(5,2,7,3))
d2 <- data.frame("HD"=c("abc","def"),
                 "2"=c("H","L"), "3"=c("I","M"),
                 "5"=c("J","N"), "7"=c("K","P"))

d2 %>%
  gather(keynum, value, -HD) %>%
  mutate(keynum = as.numeric(gsub(keynum, pattern = "X", replacement = ""))) %>%
  left_join(y = ., x = d1, by = c("keystr" = "HD", "keynum"))

输出：

  keystr keynum value
1    abc      5     J
2    def      2     L
3    def      7     P
4    abc      3     I

Answer 3

我们可以转换数据框，然后通过tidyr and dplyr进行合并。

library(dplyr)
library(tidyr)

d3 <- d2 %>%
  gather(keynum, letter, -HD) %>%
  mutate(keynum = as.numeric(sub("X", "", keynum)))

d4 <- d1 %>%
  left_join(d3, by = c("keystr" = "HD", "keynum"))
d4
#   keystr keynum letter
# 1    abc      5      J
# 2    def      2      L
# 3    def      7      P
# 4    abc      3      I

数据

请注意，我在创建数据框时设置了 stringsAsFactors = FALSE。

d1 <- data.frame("keystr"=c("abc","def","def","abc"), "keynum"=c(5,2,7,3),
                 stringsAsFactors = FALSE)
d2 <- data.frame("HD"=c("abc","def"),
                 "2"=c("H","L"), "3"=c("I","M"),
                 "5"=c("J","N"), "7"=c("K","P"),
                 stringsAsFactors = FALSE)

Answer 4

如果转换为矩阵并 cbind 列字符值，则可以使用 d1 列为 d2[-1] 中的字符值编制索引。它创建一个 two-D 查找 table，您可以同时将行和列的索引传递给该查找。然后，您还可以针对它传递一个 two-D 矩阵以生成输出向量。（也可以对 R 数组使用 3 或 4 或 higher-D 索引，on=e 将向其传递 3,4 或更高数字的列矩阵）：

( m2 <- sapply(d2[ , -1], as.character) )
#------
     2   3   5   7  
[1,] "H" "I" "J" "K"
[2,] "L" "M" "N" "P"

rownames(m2) <- as.character(d2[[1]])
m2
#--------
    2   3   5   7  
abc "H" "I" "J" "K"
def "L" "M" "N" "P"


(d1$val <-  m2[ cbind(as.character(d1[[1]]),as.character(d1[[2]])) ])
[1] "J" "L" "P" "I"

 d1
#--------
  keystr keynum val
1    abc      5   J
2    def      2   L
3    def      7   P
4    abc      3   I

请注意需要重复使用 as.character，因为这些是因子列。更好的构造是用 stringsAsFactors=FALSE 构建你的 data.frames。构建矩阵会很快，索引可能会非常有效。

Answer 5

您可以使用基础 R:

重塑并加入 data.frames

d1 <- read.table(text = 'keystr keynum 
1    abc      5
2    def      2
3    def      7 
4    abc      3', stringsAsFactors = FALSE)

d2 <- read.table(text = 'HD  2  3  5  7
1 abc  H  I  J  K
2 def  L  M  N  P', stringsAsFactors = FALSE, check.names = FALSE)

d2 <- reshape(d2, idvar = "HD", varying = names(d2)[-1], v.names = "val",
              times = names(d2)[-1], direction = "long")
merge(d1, d2, by.x = c("keystr", "keynum"), by.y = c("HD", "time"))
#>   keystr keynum val
#> 1    abc      3   I
#> 2    abc      5   J
#> 3    def      2   L
#> 4    def      7   P

Answer 6

我觉得OP想对了，mapply可以给他提供一个直接的解决方案。他的 mapply 方法非常接近可行的解决方案。必须更正用于比较行选择的逻辑，然后 paste0 用于从 d2 中选择列。

d1$val <- mapply(function(x,y)d2[d2$HD==x,paste0("X",y)],d1$keystr, d1$keynum)
d1
#    keystr keynum val
# 1    abc      5   J
# 2    def      2   L
# 3    def      7   P
# 4    abc      3   I
#

使用 mapply 在数据帧中进行间接寻址

Using mapply for indirect addressing in a data frame

r

dataframe

mapply