Сопоставьте и замените значение, используя 2 кадра данных (R) - PullRequest
Новая
       5

Сопоставьте и замените значение, используя 2 кадра данных (R)

1 голос
/ 17 января 2020

2 dfs, необходимо сопоставить «Name» с информацией $ Name и заменить соответствующие значения в деталях $ Salary, df - в деталях должны быть сохранены все значения и не должно быть NA (если совпадение найдено, замените значение, если не найдено, оставьте как это так) 

details<- data.frame(Name = c("Aks","Bob","Caty","David","Enya","Fredrick","Gaby","Hema","Isac","Jaby","Katy"),
                     Age = c(12,22,33,43,24,67,41,19,25,24,32),
                     Gender = c("f","m","m","f","m","f","m","f","m","m","m"),
                     Salary = c(1500,2000,3.6,8500,1.2,1400,2300,2.5,5.2,2000,1265))

info <- data.frame(Name = c("caty","Enya","Dadi","Enta","Billu","Viku","situ","Hema","Ignu","Isac"),
                income = c(2500,5600,3200,1522,2421,3121,4122,5211,1000,3500))

Ожидаемый результат: 

Name      Age Gender Salary
Aks       12      f   1500
Bob       22      m   2000
Caty      33      m   2500
David     43      f   8500
Enya      24      m   5600
Fredrick  67      f   1400
Gaby      41      m   2300
Hema      19      f   5211
Isac      25      m   3500
Jaby      24      m   2000
Katy      32      m   1265

Ничто из следующего не дает ожидаемого результата 

dplyr::left_join(details,info,by = "Name") 
dplyr::right_join(details,info,by = "Name") 
dplyr::inner_join(details,info, by ="Name") # for other matching and replace this works fine but not here
dplyr:: full_join(details,info,by ="Name")

Все результаты дают НС, пробовали с помощью Функция соответствия также, но она не дает желаемого результата, любая помощь будет высоко ценится

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 17 января 2020

У вас есть Name в обоих кадрах данных в разных случаях, нам нужно сначала привести их в один и тот же случай, а затем сделать с ними left_join и использовать coalesce, чтобы выбрать первое не-NA значение между income и salary. 

library(dplyr)

details %>% mutate(Name = stringr::str_to_title(Name)) %>%
  left_join(info %>% mutate(Name = stringr::str_to_title(Name)), by = "Name") %>%
  mutate(Salary = coalesce(income, Salary)) %>%
  select(names(details))

#       Name Age Gender Salary
#1       Aks  12      f   1500
#2       Bob  22      m   2000
#3      Caty  33      m   2500
#4     David  43      f   8500
#5      Enya  24      m   5600
#6  Fredrick  67      f   1400
#7      Gaby  41      m   2300
#8      Hema  19      f   5211
#9      Isac  25      m   3500
#10     Jaby  24      m   2000
#11     Katy  32      m   1265
1 голос
/ 17 января 2020

Базовое решение R: 


matches <- match(tolower(details$Name), tolower(info$Name))
match <-  !is.na(matches)

details$Salary[match] <- info$income[matches[match]]

#Result
Name Age Gender Salary
1       Aks  12      f   1500
2       Bob  22      m   2000
3      Caty  33      m   2500
4     David  43      f   8500
5      Enya  24      m   5600
6  Fredrick  67      f   1400
7      Gaby  41      m   2300
8      Hema  19      f   5211
9      Isac  25      m   3500
10     Jaby  24      m   2000
11     Katy  32      m   1265
...