Цикл не возвращает совпадающие значения всего объекта столбца из 2 разных файлов в r

Question

У меня 2 файла,

1.Файл 1 DDA_File с набором данных из 12 столбцов и 124348 объектов

2. Справочный лист (Ref_File) с 4 столбцами и 30 объектами, включая заголовок.

Моя цель - найти значение в 12-м столбце DDA_File в 1-м столбце Ref_File. Если совпадение найдено, выберите значение в сравнении со вторым столбцом Ref_File и вставьте его во 2-й столбец DDA_File.

Ссылка Git для ввода данных сэмпла, RS и вывода сэмпла

Я пытался с обходом вложенных циклов через каждый объект файла 1 выбирать совпадения и проверять условия на совпадение.

#Base file for work

DDA_File=read.csv(file_location,header = TRUE)

# Reading reference file to enrich SAP
Ref_File=read.csv(file_location1,header = TRUE)

num_of_rows_DDA <- nrow(DDA_File)
num_of_rows_Ref <- nrow(Ref_File)

#Placeholder for data insertion
output <- data.frame(matrix(data = 0, nrow = num_of_rows_DDA, ncol=2, byrow=T))
no_entry<-data.frame( matrix(data=0) )

#For loop for traversing through each element of DDA file
system.time( for( i in 1:num_of_rows_DDA)
                {
  #For Loop for traversing through each row of Reference Sheet
                 for(j in 1:num_of_rows_Ref)
                    {
    #Condition check
                    if(DDA_File[i,12]==Ref_File[j,1])
                    {
                     output[i,1]<-paste(DDA_File[j,2],"-",Ref_File[j,2])
                     output[i,2]<-Ref_File[j,3]
                     break
                    }
                    else{
                      no_entry<-DDA_File[i,12]
                        }

                    }

})
print("No Match found in reference sheet for :")

Фактический вывод - повторение 6 записей во всех объектах.

                              X1 X2
1      I-DL-DLHI-ENB-A291 - Beta  2
2     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Gamma  2
3     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Gamma  5
4      I-DL-DLHI-ENB-A291 - Beta  4
5     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Gamma  4
6     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Alpha  4
7      I-DL-DLHI-ENB-3218 - Beta  6
8     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Gamma  3
9     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Alpha  2
10    I-DL-DLHI-ENB-3218 - Gamma  6
11    I-DL-DLHI-ENB-3218 - Alpha  1
12     I-DL-DLHI-ENB-3218 - Beta  1
13    I-DL-DLHI-ENB-3218 - Gamma  1
14    I-DL-DLHI-ENB-3218 - Alpha  6
24    I-DL-DLHI-ENB-A291 - Alpha  3
30    I-DL-DLHI-ENB-A291 - Alpha  5
89     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Beta  5
94     I-DL-DLHI-ENB-A291 - Beta  3
4440  I-DL-DLHI-ENB-A291 - Gamma  7
9784   I-DL-DLHI-ENB-A291 - Beta  7
15856 I-DL-DLHI-ENB-A291 - Alpha  7

Answer 1

Для будущих постов, пожалуйста, рассмотрите комментарии выше относительно того, что представляет собой «хороший» минимальный и воспроизводимый пример.

Относительно вашего вопроса, как я уже сказал в моем комментарии выше, по сути это простое соединение /слияния;здесь tidydverse опция

library(tidyverse)
DDA_File %>%
    left_join(Ref_File, by = c("cnum" = "Cell.Num")) %>%
    unite(SAP_Sec, NE_NAME.ACCESSIBILITY, Sector, sep = " - ") %>%
    select(SAP_Sec, starts_with("X"))
#                      SAP_Sec X18.Dec.18 X19.Dec.18 X20.Dec.18 X21.Dec.18
#1  I-DL-BADQ-ENB-I001 - Alpha      98.06      95.73      98.66      98.66
#2   I-DL-BADQ-ENB-I001 - Beta      98.06      95.73      98.66      98.66
#3   I-DL-BADQ-ENB-I001 - Beta      45.76      56.54      53.41      67.27
#4  I-DL-BADQ-ENB-I001 - Gamma      45.76      56.54      53.41      67.27
#5  I-DL-BADQ-ENB-I001 - Gamma      93.17      96.37      87.67      89.75
#6  I-DL-BADQ-ENB-I001 - Alpha      93.17      96.37      87.67      89.75
#7  I-DL-BADQ-ENB-I001 - Alpha      98.46      98.42      92.36      97.59
#8   I-DL-BADQ-ENB-I001 - Beta      92.21      98.03      89.21      93.04
#9  I-DL-BADQ-ENB-I001 - Gamma      98.61      96.69      98.64      98.65
#10 I-DL-BADQ-ENB-I001 - Alpha      98.72      97.54      78.89      95.15
#... 

Объяснение: Мы соединяем DDA_File и Ref_File слева, сопоставляя DDA_File$cnum и Ref_File$Cell.Num и объединяя DDA_File$NE_NAME.ACCESSIBILITY с совпадающими значениями Ref_File$Sector;мы наконец выбираем те столбцы, которые вы показываете в ожидаемом результате.

---

Или то же самое в базе R, используя merge

df.new <- transform(
    merge(DDA_File, Ref_File, by.x = "cnum", by.y = "Cell.Num"),
    SAP_Sec = paste(NE_NAME.ACCESSIBILITY, Sector, sep = " - "))
df.new[, c("SAP_Sec", names(df.new)[grep("^X", names(df.new))])]

Объяснение: На первом шаге мы merge два набора данных и создать новый столбец SAP_Sec;на последнем шаге мы выбираем соответствующие столбцы для воспроизведения ожидаемого результата.

---

Любой подход должен быть значительно быстрее (и, возможно, что более важно, намного чище), чем подход for.