使用来自多个数据框的变量并合并过滤结果的自定义数据框 - Reprex 可用

Question

目标： 创建一个使用两个独立数据框变量的自定义数据框。更具体地说，要使用在两个单独的数据框中找到的 name/id 变量，提取与 name/id 变量关联的特定变量，然后将输出自定义为一行代码以进行评估和模型格式化.

操作： 下面，我成功地使用了 dplyr 和 for 循环的组合来实现上述目标，但效率低下。此外，我附上了步骤和所需输出的照片，以帮助理解问题。

问题：对于这种情况有更简单的解决方案吗？

下面，我有两个要用于自定义比较的数据框。数据框 1 是附有州名的菱形。数据框 2 有我想比较的名称。

第一个数据框包含我需要评估的关键变量。

第二个数据框有两列我想用来比较的名称：

我想使用第二个数据框中的名称，从数据框 1 中提取自定义变量，然后将它们放在同一行以进行评估。

library(tidyverse)
#Data frame 1 - Merge diamonds dataset w/ state names dataset
diamonds <- diamonds[1:50,]
diamonds$name <- state.name
#rearrange diamonds order
test_diamonds <- diamonds[, c(11, 1:10)]

#Data frame 2 - Create two lists for comparisons
example_names1 <- c("Alabama", "Alaska", "Arizona", "Arkansas")
example_names2 <- c("California", "Colorado", "Connecticut", "Delaware")
comp_names <- data.frame(Group1 = example_names1, Group2 = example_names2)

#combine 
df = NULL
for(i in 1:4){
test100 <- test_diamonds %>%
  filter(name == example_names1[i]) %>%
  select(name, depth, price)

test200 <- test_diamonds %>%
  filter(name == example_names2[i]) %>%
  select(name, depth, price)

df <- rbind(df, data.frame(test100, test200))
}

Answer 1

你可以试试这个。使用 merge() 避免循环。希望对您有所帮助。

#Merge
df1 <- merge(comp_names,test_diamonds[,c(1,6,8)],by.x='Group1',by.y = 'name',all.x=T)
#Merge again
df2 <- merge(df1,test_diamonds[,c(1,6,8)],by.x='Group2',by.y = 'name',all.x=T,suffixes = c(1,2))
#Arrange
df2 <- df2[,c(2,1,3:dim(df2)[2])]

    Group1      Group2 depth1 price1 depth2 price2
1  Alabama  California   61.5    326   63.3    335
2   Alaska    Colorado   59.8    326   62.8    336
3  Arizona Connecticut   56.9    327   62.3    336
4 Arkansas    Delaware   62.4    334   61.9    337

Answer 2

这是一个使用 apply 的选项：

apply(comp_names, 1, function(x) {
  colnames = c("name", "depth", "price")
  
  cbind(test_diamonds[test_diamonds$name == x[["Group1"]], colnames],
        test_diamonds[test_diamonds$name == x[["Group2"]], colnames])
})%>%
  do.call("rbind",. )%>%
  setNames(., make.unique(names(.)))

      name depth price      name.1 depth.1 price.1
1  Alabama  61.5   326  California    63.3     335
2   Alaska  59.8   326    Colorado    62.8     336
3  Arizona  56.9   327 Connecticut    62.3     336
4 Arkansas  62.4   334    Delaware    61.9     337

使用来自多个数据框的变量并合并过滤结果的自定义数据框 - Reprex 可用

Custom Data Frame Using Variables from Multiple Data Frames and Merging Filtered Results - Reprex Available

for-loop

r

dataframe

rbind

dplyr