Как заполнить столбец значениями из другого фрейма данных в R, если длина фрейма данных отличается? - PullRequest
Новая
       36

Как заполнить столбец значениями из другого фрейма данных в R, если длина фрейма данных отличается?

0 голосов
/ 19 декабря 2018

Я пытался найти решение с помощью похожих тем, но не нашел ничего подходящего.Это может быть связано с поисковыми терминами, которые я использовал.Если я что-то пропустил, примите мои извинения

У меня есть два кадра данных un_1 и ets_1.Они уже имеют одинаковую структуру с точки зрения столбцов.Разница между ними заключается в том, что они имеют разные диапазоны года (un_1 = 1990: 2016; ets_1 = 2005: 2017), и некоторые страны также различаются.

Я хочу создатьобъединенный набор данных energy, где будут заполнены данные из обоих наборов данных. Это следует понимать как заполнение содержимого un_1$UNemissions в energy и то же самое с ets_1$ETSemissions.Структура столбца в energy будет такой же, как и в двух других фреймах данных.

Вот выдержка из данных:

un_1

 country iso2 year     sector  UNemissions ETSemissions
 Austria   AT 1990 1 - Energy  14025035.91          NaN
 Austria   AT 1991 1 - Energy  14791166.44          NaN
 Austria   AT 1992 1 - Energy  11581927.50          NaN
 Austria   AT 1993 1 - Energy  11623249.52          NaN
 Austria   AT 1994 1 - Energy  11915320.45          NaN
 Austria   AT 1995 1 - Energy  13044941.45          NaN
 Austria   AT 1996 1 - Energy  14048250.53          NaN
 Austria   AT 1997 1 - Energy  14077003.80          NaN
 Austria   AT 1998 1 - Energy  13106015.03          NaN
 Austria   AT 1999 1 - Energy  12548768.26          NaN
 Austria   AT 2000 1 - Energy  12263794.33          NaN
 Austria   AT 2001 1 - Energy  13770416.74          NaN
 Austria   AT 2002 1 - Energy  13380097.16          NaN
 Austria   AT 2003 1 - Energy  15965271.93          NaN
 Austria   AT 2004 1 - Energy  15899196.33          NaN
 Austria   AT 2005 1 - Energy  16194772.33          NaN
 Austria   AT 2006 1 - Energy  15039192.77          NaN
 Austria   AT 2007 1 - Energy  13757091.05          NaN
 Austria   AT 2008 1 - Energy  13582006.99          NaN
 Austria   AT 2009 1 - Energy  12526267.29          NaN
 Austria   AT 2010 1 - Energy  13852187.50          NaN
 Austria   AT 2011 1 - Energy  13666544.68          NaN
 Austria   AT 2012 1 - Energy  12256272.25          NaN
 Austria   AT 2013 1 - Energy  11224625.46          NaN
 Austria   AT 2014 1 - Energy   9499544.19          NaN
 Austria   AT 2015 1 - Energy  10623550.19          NaN
 Austria   AT 2016 1 - Energy  10448925.88          NaN
 Belgium   BE 1990 1 - Energy  29859360.87          NaN
 Belgium   BE 1991 1 - Energy  30491531.89          NaN
 Belgium   BE 1992 1 - Energy  29289874.38          NaN
 Belgium   BE 1993 1 - Energy  28769050.88          NaN
 Belgium   BE 1994 1 - Energy  29867955.59          NaN
 Belgium   BE 1995 1 - Energy  29386218.06          NaN
 Belgium   BE 1996 1 - Energy  28658131.35          NaN
 Belgium   BE 1997 1 - Energy  27609157.78          NaN
 Belgium   BE 1998 1 - Energy  30340887.77          NaN
 Belgium   BE 1999 1 - Energy  26555203.53          NaN
 Belgium   BE 2000 1 - Energy  28425730.95          NaN
 Belgium   BE 2001 1 - Energy  26382223.52          NaN
 Belgium   BE 2002 1 - Energy  27819402.95          NaN
 Belgium   BE 2003 1 - Energy  28954615.63          NaN
 Belgium   BE 2004 1 - Energy  29442709.72          NaN
 Belgium   BE 2005 1 - Energy  29246990.16          NaN
 Belgium   BE 2006 1 - Energy  28136794.10          NaN
 Belgium   BE 2007 1 - Energy  27435553.32          NaN
 Belgium   BE 2008 1 - Energy  25344134.83          NaN
 Belgium   BE 2009 1 - Energy  25744709.35          NaN
 Belgium   BE 2010 1 - Energy  26341043.76          NaN
 Belgium   BE 2011 1 - Energy  22921875.41          NaN
 Belgium   BE 2012 1 - Energy  22809482.09          NaN
 Belgium   BE 2013 1 - Energy  21242431.53          NaN
 Belgium   BE 2014 1 - Energy  20375966.00          NaN
 Belgium   BE 2015 1 - Energy  21091059.19          NaN
 Belgium   BE 2016 1 - Energy  19792162.61          NaN

ets_1

 country iso2 year     sector UNemissions ETSemissions
 Austria   AT 2005 1 - Energy         NaN     16539659
 Austria   AT 2006 1 - Energy         NaN     15275065
 Austria   AT 2007 1 - Energy         NaN     14124646
 Austria   AT 2008 1 - Energy         NaN     14572511
 Austria   AT 2009 1 - Energy         NaN     12767555
 Austria   AT 2010 1 - Energy         NaN     15506112
 Austria   AT 2011 1 - Energy         NaN     15131551
 Austria   AT 2012 1 - Energy         NaN     13121434
 Austria   AT 2013 1 - Energy         NaN      8074514
 Austria   AT 2014 1 - Energy         NaN      6426135
 Austria   AT 2015 1 - Energy         NaN      7514263
 Austria   AT 2016 1 - Energy         NaN      7142937
 Austria   AT 2017 1 - Energy         NaN      7795277
 Belgium   BE 2005 1 - Energy         NaN     25460856
 Belgium   BE 2006 1 - Energy         NaN     24099282
 Belgium   BE 2007 1 - Energy         NaN     23706084
 Belgium   BE 2008 1 - Energy         NaN     23166180
 Belgium   BE 2009 1 - Energy         NaN     21185552
 Belgium   BE 2010 1 - Energy         NaN     22073616
 Belgium   BE 2011 1 - Energy         NaN     18950876
 Belgium   BE 2012 1 - Energy         NaN     17463388
 Belgium   BE 2013 1 - Energy         NaN     16728267
 Belgium   BE 2014 1 - Energy         NaN     15230243
 Belgium   BE 2015 1 - Energy         NaN     16053800
 Belgium   BE 2016 1 - Energy         NaN     15027777
 Belgium   BE 2017 1 - Energy         NaN     15093036

Я пытался energy <- merge(un_1, ets_1), но это только создает новый датафрейм с 6 столбцами и нулевыми наблюдениями.

Я также пробовал rbind, но это только добавляет данные из одного фрейма данных в конец другого.

оба столбца выбросов в un_1$UNemissions и ets_1$ETSemissions являются числовыми.

Как должен выглядеть energy (пример для одной страны должен выглядеть) 

 country iso2 year     sector  UNemissions ETSemissions
 Austria   AT 1990 1 - Energy  14025035.91          NaN
 Austria   AT 1991 1 - Energy  14791166.44          NaN
 Austria   AT 1992 1 - Energy  11581927.50          NaN
 Austria   AT 1993 1 - Energy  11623249.52          NaN
 Austria   AT 1994 1 - Energy  11915320.45          NaN
 Austria   AT 1995 1 - Energy  13044941.45          NaN
 Austria   AT 1996 1 - Energy  14048250.53          NaN
 Austria   AT 1997 1 - Energy  14077003.80          NaN
 Austria   AT 1998 1 - Energy  13106015.03          NaN
 Austria   AT 1999 1 - Energy  12548768.26          NaN
 Austria   AT 2000 1 - Energy  12263794.33          NaN
 Austria   AT 2001 1 - Energy  13770416.74          NaN
 Austria   AT 2002 1 - Energy  13380097.16          NaN
 Austria   AT 2003 1 - Energy  15965271.93          NaN
 Austria   AT 2004 1 - Energy  15899196.33          NaN
 Austria   AT 2005 1 - Energy  16194772.33          16539659
 Austria   AT 2006 1 - Energy  15039192.77          15275065
 Austria   AT 2007 1 - Energy  13757091.05          14124646
 Austria   AT 2008 1 - Energy  13582006.99          14572511
 Austria   AT 2009 1 - Energy  12526267.29          12767555
 Austria   AT 2010 1 - Energy  13852187.50          15506112
 Austria   AT 2011 1 - Energy  13666544.68          15131551
 Austria   AT 2012 1 - Energy  12256272.25          13121434
 Austria   AT 2013 1 - Energy  11224625.46          8074514
 Austria   AT 2014 1 - Energy   9499544.19          6426135
 Austria   AT 2015 1 - Energy  10623550.19          7514263
 Austria   AT 2016 1 - Energy  10448925.88          7142937
 Austria   AT 2017 1 - Energy         NaN           7795277

Спасибоочень вам за помощь !!

Бест,

Константин

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 19 декабря 2018

Рассмотрите возможность объединения с полным соединением по полям индикатора, используя by и all аргументы merge.Затем заполните пропуски для столбцов выбросов .Все может быть обработано в контексте within(): 

# MERGE ON INDICATORS (FULL OUTER JOIN)
merge_df <- merge(un_1, ets_1, by=c("country", "iso2", "year", "sector"), 
                  all=TRUE, suffixes=c("", "_"))

final_df <- within(merge_df, {
                   # FILL IN MISSINGS WITH UNDERSCORE COLS
                   UNemissions <- ifelse(is.na(UNemissions), UNemissions_, UNemissions)
                   ETSemissions <- ifelse(is.na(ETSemissions), ETSemissions_, ETSemissions)

                   # REMOVE FILL-IN UNDERSCORE COLS
                   UNemissions_ <- NULL
                   ETSemissions_ <- NULL
                 })

Rextester Demo

0 голосов
/ 19 декабря 2018

Я бы использовал для этого пакет dplyr: 

library(dplyr)

energy <- un_1 %>% 
  select(-ETSemissions) %>% 
  full_join(ets_1 %>% 
              select(-UNemissions))

В приведенном выше примере мы берем un_1 и удаляем пустой столбец ETSemissions с помощью select.Далее мы используем full_join для объединения с ets_1, но прежде чем мы сделаем это, мы удаляем UNemissions с select

...