Как вы сравниваете различия между двумя фреймами данных и вставляете строки в один фрейм данных, если значения отсутствуют? - PullRequest
Новая
       16

Как вы сравниваете различия между двумя фреймами данных и вставляете строки в один фрейм данных, если значения отсутствуют?

0 голосов
/ 19 апреля 2020

Здесь у меня есть два кадра данных: «Инвентаризация» и «Анализ» для сравнения. «Анализ» содержит все возможные категории. В столбце «Инвентаризация» с именем «Категория» отсутствуют значения. Как вставить строку, если значение категории ресурса отсутствует в городе? 

class(Inventory)
[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
# A tibble: 14 x 7
   ...1     ...2     ...3     ...4      ...5      ...6      ...7    
   <chr>    <chr>    <chr>    <chr>     <chr>     <chr>     <chr>   
 1 City     Category 1/6/2020 1/13/2020 1/20/2020 1/27/2020 2/3/2020
 2 Boston   Dry      1        NA        1         NA        NA      
 3 Boston   Coffee   1        NA        NA        1         1       
 4 Boston   Tea      1        1         2         NA        1       
 5 Boston   Flour    2        1         NA        NA        3       
 6 Boston   Sugar    NA       1         2         1         1       
 7 Moore    Coffee   NA       1         NA        NA        1       
 8 Moore    Sugar    1        NA        1         1         1       
 9 Moore    Tea      NA       1         1         1         1       
10 Columbus Sugar    NA       NA        1         2         1       
11 Columbus Tea      1        NA        1         1         3       
12 Laurel   Dry      NA       2         NA        1         NA      
13 Laurel   Coffee   1        NA        NA        NA        1       
14 Laurel   Tea      NA       NA        1         NA        1 

class(Analysis)
[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
# A tibble: 6 x 1
  ...1    
  <chr>   
1 Dry     
2 Coffee  
3 Tea     
4 Flour   
5 Sugar   
6 Beverage

#To Produce This Goal of Inserting Rows When A Category Shows Its Missing Within A City
# A tibble: 25 x 7
   ...1     ...2     ...3     ...4      ...5      ...6      ...7    
   <chr>    <chr>    <chr>    <chr>     <chr>     <chr>     <chr>   
 1 City     Category 1/6/2020 1/13/2020 1/20/2020 1/27/2020 2/3/2020
 2 Boston   Dry      1        NA        1         NA        NA      
 3 Boston   Coffee   1        NA        NA        1         1       
 4 Boston   Tea      1        1         2         NA        1       
 5 Boston   Flour    2        1         NA        NA        3       
 6 Boston   Sugar    NA       1         2         1         1       
 7 Boston   Beverage NA       NA        NA        NA        NA      
 8 Moore    Coffee   NA       1         NA        NA        1       
 9 Moore    Sugar    1        NA        1         1         1       
10 Moore    Tea      NA       1         1         1         1       
11 NA       Dry      NA       NA        NA        NA        NA      
12 NA       Flour    NA       NA        NA        NA        NA      
13 NA       Beverage NA       NA        NA        NA        NA      
14 Columbus Sugar    NA       NA        1         2         1       
15 NA       Tea      1        NA        1         1         3       
16 NA       Coffee   NA       NA        NA        NA        NA      
17 NA       Flour    NA       NA        NA        NA        NA      
18 NA       Beverage NA       NA        NA        NA        NA      
19 NA       Dry      NA       NA        NA        NA        NA      
20 Laurel   Dry      NA       2         NA        1         NA      
21 NA       Coffee   1        NA        NA        NA        1       
22 NA       Tea      NA       NA        1         NA        1       
23 NA       Flour    NA       NA        NA        NA        NA      
24 NA       Beverage NA       NA        NA        NA        NA      
25 NA       Sugar    NA       NA        NA        NA        NA
...