根据另一个数据框中的值替换数据框中的行元素

Question

我对 R 还很陌生，所以我希望有人能帮助我。我的一个脚本中的输出 table 是下面的 averagetable，显示三个不同集群中事件 Standing 的不同比例：

> print(averagetable)
   Group.1  Standing
1 cluster1  0.5642857
2 cluster2  0.7795848
3 cluster3  0.7922980

请注意，每次我 [=68= 】纸条。另一个输出可以是：

> print(averagetable)
   Group.1 Standing
1 cluster1 0.7795848
2 cluster2 0.5642857
3 cluster3 0.7922980

另一方面，我的脚本生成 tableresults 数据帧。请在下面找到 head() 示例：

> head(tableresults)
  ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z winning_cluster
1         19         21         28        cluster3
2         20         14         24        cluster3
3         34         35         49        cluster3
4         18          5         19        cluster2
5         23         27         35        cluster3
6         33         20         39        cluster3

我的问题很简单。我想转换 tableresults 中的数据，根据三个规则更改 winning_cluster 列中的字符串：

1) 在tableresults$wining_cluster中写入Standing，替换为在averagetable中具有最高Standing值的集群名称。

2) 在tableresults$wining_cluster中写入Moving/Feeding，替换为在averagetable中具有第二高Standing值的集群名称。

3) 在tableresults$wining_cluster中写入Feeding/Moving，替换为在averagetable中具有第三高Standing值的集群名称。

换句话说，这是所需的输出：

> head(tableresults_output)
  ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z winning_cluster
1         19         21         28        Standing
2         20         14         24        Standing
3         34         35         49        Standing
4         18          5         19        Moving/Feeding
5         23         27         35        Standing
6         33         20         39        Standing

请注意，拥有一个基于值的分层组件非常重要，该组件将根据 averagetable 值分配条件 1) 2) 或 3)。这不是通过使用解决的：

averagetable$classification <- factor(x = as.character(sort(averagetable$Standing)),
                labels = c('Feeding/Moving', 'Moving/Feeding','Standing'))

使用此命令，Standing 将始终链接到 cluster1，Moving/Feeding 将始终链接到 cluster2，Feeding/Moving 将始终链接到 cluster3，即重新生成 averagetable 时不一定为真。

无论如何，我们将不胜感激，我希望我的问题对论坛来说足够有趣。

Answer 1

只需在第一个 data.frame 中创建您的 classification，然后与您的 tableresults

合并

averagetable$classification <- factor(x = as.character(sort(averagetable$Standing)),
                            labels = c('Feeding/Moving', 'Moving/Feeding', 'Standing'))

        Group.1     Moving   Feeding  Standing classification
1: cluster1 0.08214286 0.3216518 0.5642857 Feeding/Moving
2: cluster2 0.04978355 0.1470238 0.7795848 Moving/Feeding
3: cluster3 0.03750000 0.1462121 0.7922980       Standing

merge(tableresults, 
      averagetable[, c('Group.1', 'classification')],
      by.x = 'winning_cluster', by.y = 'Group.1', all.x = T)

   winning_cluster ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z classification
1:        cluster2         18          5         19 Moving/Feeding
2:        cluster3         19         21         28       Standing
3:        cluster3         20         14         24       Standing
4:        cluster3         34         35         49       Standing
5:        cluster3         23         27         35       Standing
6:        cluster3         33         20         39       Standing

Answer 2

这是一个刺：


tableresults <- read.table(header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE, text="
  ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z winning_cluster
1         19         21         28        cluster3
2         20         14         24        cluster3
3         34         35         49        cluster3
4         18          5         19        cluster2
5         23         27         35        cluster3
6         33         20         39        cluster3")

averagetable <- read.table(header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE, text="
   Group.1  Standing
1 cluster1  0.5642857
2 cluster2  0.7795848
3 cluster3  0.7922980")

averagetable$x <- c("Standing", "Moving/Feeding", "Feeding/Moving")[ rank(-averagetable$Standing) ]
merge(tableresults, averagetable[,c(1,3)], by.x="winning_cluster", by.y="Group.1")
#   winning_cluster ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z              x
# 1        cluster2         18          5         19 Moving/Feeding
# 2        cluster3         19         21         28       Standing
# 3        cluster3         20         14         24       Standing
# 4        cluster3         34         35         49       Standing
# 5        cluster3         23         27         35       Standing
# 6        cluster3         33         20         39       Standing

根据另一个数据框中的值替换数据框中的行元素

Replacing row elements in a dataframe based on values from another dataframe

r

tail

gsub