如何将匹配函数与变异函数一起使用？

Question

我正在尝试在 mutate() 中嵌入一个匹配（或等效的 --- 我刚刚从 Excel 迁移而来，那里可以自由使用 Match）函数。假设我们从一个看起来像这样的数据框 df1 开始，由下面的代码生成：

  ID Status
1  1      N
2  2      Y
3  3      Y
4  4      N
5  5      Y

df1 <- data.frame(
  ID = c(1,2,3,4,5),
  Status = c("N","Y","Y","N","Y")
)

我使用 dplyr 的 mutate() 函数根据最右边的“状态”列的值生成一个新列。下面是新的 tmp 数据帧输出和生成它的 dplyr 代码（这是一个超级简单的例子，适用于我的大问题——就这样吧）：

  ID Status Flag
1  1      N   No
2  2      Y  Yes
3  3      Y  Yes
4  4      N   No
5  5      Y  Yes

tmp <- 
  df1 %>% 
  mutate("Flag"=case_when(Status=="Y"~"Yes",TRUE~"No"))

我试图在上面的 mutate() 中嵌入一个等效的“匹配”函数，这样插入到 Flag 列中的值取决于 df1 数据框中的 ID匹配这两个附加数据框中的 ID：

Status1 <- data.frame(ID = c(2,3))
Status2 <- data.frame(ID = c(5))

例如，使用 ID 匹配函数，我的 tmp 输出将如下所示：

  ID Status Flag             [Flag explained]
1  1      N   No
2  2      Y  Yes - Status1   Since the ID in the df1 data frame matches one of the ID's in the Status 1 data frame
3  3      Y  Yes - Status1   Same as immediately above
4  4      N   No
5  5      Y  Yes - Status2   Since the ID in the df1 data frame matches the ID in the Status 2 data frame

在 dplyr 中以这种方式匹配多个数据帧有什么想法吗？

在我处理的实际数据中，有 5 个数据帧要匹配，而不是本例中的 2 个。此外，在我实际的 5 个匹配表中，所有 ID 都是互斥的（匹配表中没有 ID 重复）。在我的实际数据中，Status 和 Flag 列相当于也是字符串，不是数值。

Answer 1

一种方法是使用更新的 Status* 帧进行多重连接：

Status1 <- data.frame(ID = c(2,3), Flag = "Status1")
Status2 <- data.frame(ID = c(5), Flag = "Status2") 

library(dplyr)
df1 %>%
  left_join(Status1, by = "ID") %>%
  left_join(Status2, by = "ID") %>%
  mutate(Flag = coalesce(Flag.x, Flag.y), Flag = if_else(is.na(Flag), "No", Flag)) %>%
  select(-Flag.x, -Flag.y)
#   ID Status    Flag
# 1  1      N      No
# 2  2      Y Status1
# 3  3      Y Status1
# 4  4      N      No
# 5  5      Y Status2

或者更简单地说：

df1 %>%
  left_join(bind_rows(Status1, Status2), by = "ID") %>%
  mutate(Flag = if_else(is.na(Flag), "No", Flag))
#   ID Status    Flag
# 1  1      N      No
# 2  2      Y Status1
# 3  3      Y Status1
# 4  4      N      No
# 5  5      Y Status2

joins/merges 的前提最初可能很难想象，两个很好的参考是 How to join (merge) data frames (inner, outer, left, right), What's the difference between INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN and FULL JOIN?。

Answer 2

另一种方法可能是这样的：

library(tidyverse)

df1 %>%
  mutate("Flag" = case_when(
    ID %in% Status1$ID ~ "Status1",
    ID %in% Status2$ID ~ "Status2",
    TRUE ~ Status
  ))
#>   ID Status    Flag
#> 1  1      N       N
#> 2  2      Y Status1
#> 3  3      Y Status1
#> 4  4      N       N
#> 5  5      Y Status2

^{由 reprex package (v2.0.1)}

创建于 2022-01-07

数据：

df1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3, 4, 5),
  Status = c("N", "Y", "Y", "N", "Y")
)
Status1 <- data.frame(ID = c(2, 3))
Status2 <- data.frame(ID = c(5))

如何将匹配函数与变异函数一起使用？

How to use a match function with a mutate function?

r

match

mutated

dplyr