根据R中的两个标准找到相应的值

Finding the corresponding values based on two criteria in R

我有两个数据框

df1 <- data.frame(Region = c(1:5), Code = c(10,11,12,15,15), date = c("2018-12","2018-11","2019-01","2019-01","2019-02"))
df2 <- data.frame(Code = c(10,11,12,13,14,15,16,17,18,19),"2018-10" = c(50:59),"2018-11" = c(20:29),"2018-12" = c(25:34),"2019-01" = c(32:41),"2019-01" = c(40:49),"2019-02" = c(40:49))

我想将df1$Region对应的值匹配存储到df3中。

结果应该如下所示

df3 <- data.frame(Region = c(1:5),Results=c(25,21,34,45,45))

我们可以使用 row/column 索引来提取值,方法是 match 将 'Code' 列作为行索引,并将 date/column 名称作为行索引两个数据集来获取列索引(不使用任何外部包)

cbind(df1['Region'], Results = df2[-1][cbind(match(df1$Code, df2$Code), 
        match(df1$date,
         sub('^X(\d{4})\.', "\1-", names(df2)[-1])))])
#  Region Results
#1      1      25
#2      2      21
#3      3      34
#4      4      37
#5      5      45

注意:OP 的 post 中的列名称以 ^X 开头,其格式为 . 而不是 -,因为它是使用 [= 创建的18=](默认)


如果数据集是用check.names = FALSE创建的,上述解决方案可以进一步简化

cbind(df1['Region'], Results = df2[-1][cbind(match(df1$Code, df2$Code),
           match(df1$date, names(df2)[-1]))])
#  Region Results
#1      1      25
#2      2      21
#3      3      34
#4      4      37
#5      5      45

更新

如果列名重复并希望根据该信息进行匹配,则

i1 <- duplicated(df1$date)
v1 <- numeric(nrow(df1))
v1[!i1] <- df2[-1][cbind(match(df1$Code[!i1], 
             df2$Code),match(df1$date[!i1], names(df2)[-1]))]
v1[i1] <- rev(df2[-1])[cbind(match(df1$Code[i1], 
            df2$Code),match(df1$date[i1], rev(names(df2)[-1])))]
cbind(df1['Region'], Results = v1)
#   Region Results
#1      1      25
#2      2      21
#3      3      34
#4      4      45
#5      5      45

注意:没有使用外部包

涉及 dplyrtidyr 的一个选项可能是:

df1 %>%
 inner_join(df2 %>%
             pivot_longer(-Code), by = c("Code" = "Code",
                                         "date" = "name"))


  Region Code    date value
1      1   10 2018-12    25
2      2   11 2018-11    21
3      3   12 2019-01    34
4      4   15 2019-01    37
5      5   15 2019-02    45

我认为 df2 中的两列同名是打字错误。