我有一个包含两列和数千行的数据框 - 比如说 A 列和 B 列。
A 列是键，B 列是值。
A B
-----
a1 1
w1 2
ee 3
在打印a1, w1 的用户上，我想给出它的等价物1, 2。
【问题讨论】：
a1 时，您希望它自动返回（打印？）1？还是"a1" 存储在变量、向量或data.frame 列中，您想用1 替换它？
标签： r dictionary dataframe dplyr tidyr
您只需要%in% 运算符，例如。
with(dat, B[A %in% c("a1","w1")])
# [1] 1 2
【讨论】：
字典结构通常用于实现键值对的快速映射。您当前的结构效率不高，也不是键值对。您基本上有一个对象（数据框），其中嵌套了两个对象（A 和 B）。要检索您的值，您需要在一个对象 (A) 中查找该值，找到它的行（实际上是它的索引位置），然后在另一个对象 (B) 中检索索引。一个更好的结构是命名向量：
x = c(a1 = 1, w2 = 2, ee = 3)。或者更好的是，使用list2env。
L <- list(a1 = 1, w2 = 2, ee = 3)
e <- list2env(L)
e$a1
# [1] 1
这具有恒定的时间查找，这是您想要的字典结构（见下文）
以下是将特定结构转换为环境的方法：
# if df is your data frame
L <- as.list(df$B)
names(L) <- df$A
e <- list2env(L, hash = TRUE)
e$a1
# [1] 1
查找的替代方案：
with(e, {
< do something>
a1 # maps to 1
})
或者
attach(e)
a1
# [1] 1
detach(e) # this is the disadvantage here: you have to remember to detach
这里发生了什么？ list2env 是 newenv(hash = TRUE) 的包装器，如果列表包含超过 100 个元素，因此它会在需要时提供恒定时间查找。
来自以下 cmets 中的 @r2evans reference：
(
newenv(hash = TRUE)) 是在 C 中实现的哈希表上的瘦包装器，性能表明...在 R 中，如果您需要存储键值对，并且您的键始终是有效的 R 符号，内置new.env(hash=TRUE)是明显的赢家！
【讨论】：
L$a1、with(L, a1) 和 attach(L);a1（尽管我建议不要使用 attach）。 list2env 是什么在这里增加了任何价值或性能？
new.env，如果对象的大小> 100，则使用哈希值。因此，如果需要，它会进行恒定时间查找。
x["a1"] 的简单性。正如我所说，查找速度更好的结构是list2env 生成的哈希结构。我赞成您的解决方案，因为它适用于 OP 当前的结构，并且我认为，通过两个更好的键值对结构示例以及如何创建它们的说明，给出了一个很好的、深思熟虑的答案。