在子集之后保持一组一致的行[重复]答案

【问题标题】：Maintaining a consistent set of rows after a subset [duplicate]在子集之后保持一组一致的行[重复]
【发布时间】：2020-11-05 21:23:36
【问题描述】：

我有一个场景，我需要呈现一个一致的数据表，并经常刷新。

我的源数据可能如下所示：

Item     | Quantity
-------------------
Dog      | 2
Cat      | 1
Apple    | 6
Banana   | 2
Kiwi     | 4

我只需要我的来源中的一些项目，这些项目可能会出现也可能不会出现。目前我正在使用子集来选择感兴趣的项目：

groceries <- subset(data, item == "Apple"  | 
                           item == "Orange" | 
                           item == "Banana" |
                           item == "Kiwi"
)

结果：

Item     | Quantity
-------------------
Apple    | 6
Banana   | 2
Kiwi     | 4

但是，我需要为源中包含的那些项目包含空白行，以便我的表在刷新之间保持一致：

Item     | Quantity
-------------------
Apple    | 6
Orange   |
Banana   | 2
Kiwi     | 4

请问有人能指导我如何最好地处理上述问题吗？

【问题讨论】：

创建一个包含感兴趣项目的数据框并与您的原始数据合并，而不是子集。类似merge(df, data.frame(Item = c(....)), by = 'Item')

标签： r subset

【解决方案1】：

我们可以使用 merge 和 all.x = TRUE:

# data
df1 <- read.table(text = "Item Quantity
Dog 2
Cat 1
Apple 6
Banana 2
Kiwi 4", header = TRUE)

# lookup table
x <- data.frame(Item = c("Apple", "Orange", "Banana", "Kiwi"))

# merge
merge(x, df1, by = "Item", all.x = TRUE)
#     Item Quantity
# 1  Apple        6
# 2 Banana        2
# 3   Kiwi        4
# 4 Orange       NA

【讨论】：

【解决方案2】：

不合并两个数据框的另一种选择。

library(dplyr)
item <- c("Apple", "Orange", "Banana", "Kiwi")

df1 %>%
  filter(Item %in% item) %>%
  tidyr::complete(Item = item)

# # A tibble: 4 x 2
#   Item   Quantity
#   <chr>     <int>
# 1 Apple         6
# 2 Banana        2
# 3 Kiwi          4
# 4 Orange       NA

带有match() 的base 解决方案。

data.frame(Item = item, Quantity = df1$Quantity[match(item, df1$Item)])

#     Item Quantity
# 1  Apple        6
# 2 Orange       NA
# 3 Banana        2
# 4   Kiwi        4

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 dplyr 包中的 left_join() 可以实现同样的目的

#raw data
raw_data <- data.frame(raw_quantity = c(1,2,3), item = c("Apple", "Dog", "Lime"))

#parent file
parent_file <- data.frame(parent_quantity = c(0,2,3), item = c("Apple", "Banana", "Kiwi"))

library(dplyr)
x <- left_join(parent_file, raw_data, by = "item")

请注意，left_join 保留了连接左侧的所有行，在本例中为 parent_file 并将创建一个额外的列 raw_quantity 用于文档，可以通过以下方式轻松删除

x <- x[, c("item", "parent_quantity")]

【讨论】：