如果行上的值匹配，则条件替换

Question

我必须分析经济学实验中的数据。 因此，我有一个数据库（14 976 obs），我将其分为两部分：一个用于类型 1 的卖家（7488 obs），另一个用于类型 2（7488 obs）的买家，每个数据库有 212 个变量。

这里，你有两个数据库的一部分：

sellers
ID       Gender   Period   Matching group   Group    Type  Overcharging ...
654        1           1            73         1        1      NA
654        1           2            73         1        1      NA
654        1           3            73         1        1      NA
654        1           4            73         1        1      NA 
435        1           1            73         2        1      NA
435        1           2            73         2        1      NA
435        1           3            73         2        1      NA
435        1           4            73         2        1      NA 

buyers
 ID       Gender   Period   Matching group   Group    Type  Overcharging ...
 708        0           1            73         1        2       1
 708        0           2            73         1        2       0
 708        0           3            73         1        2       0
 708        0           4            73         1        2       1   
 546        1           1            73         2        2       0
 546        1           2            73         2        2       0
 546        1           3            73         2        2       1
 546        1           4            73         2        2       0

我有很多变量，比如 Overcharge 一个，其中信息放在买家行而不是卖家行中。所以我想做的是替换卖家数据库中的这些信息。

为此，我有很多信息： 例如，在匹配组 73 中，我们知道在第 1 阶段受试者 708 被多收费用（组 1 中的那个）。据我所知，这个人属于第 1 组和第 73 组，我能够识别出在第 1 期向他多收费用的卖家：主题 654，性别 =1。

因此，我想在卖家数据框架上放置过度收费（和其他一些）买家的价值观，以分析卖家的行为，但在正确的时期，针对正确的组和正确的匹配组。

Answer 1

您可以执行合并以获得所需的信息。

# Select the Period, Matching Group, Group and Overcharging columns
# Selection by column ID (2nd, 3rd, 4th, 6th columns)
buyers_merge <- buyers[, c(2,3,4,6)]
# Rename the Overcharging column
names(buyers_merge)[4] <- "Overcharging_Buyers"
# Merge
sellers_merged <- merge(sellers, buyers_merge)

现在，如果我正确编写了上面的代码，这应该将 Overcharging_Buyers 列添加到卖方表的副本中。由于 4 个列名中有 3 个匹配，因此合并功能应自动合并这些列并将不匹配的列添加为新列。然后，您可以用新添加的信息替换原来的 Overcharge 列。

有关合并功能的更多信息，请参阅here。

Answer 2

library(dplyr)
#join both dataframes on common columns
merged_df <- left_join(sellers, buyers, by=c('Period', 'Matching_group', 'Group'))

#find row_index which have missing "Overcharging" in sellers
idx <- which(is.na(merged_df$Overcharging.x))
merged_df[idx, "Overcharging.x"] <- merged_df[idx, "Overcharging.y"]

#drop unwanted columns to have the updated sellers
sellers_updated <- merged_df[,-c(dim(sellers)[2]+1: dim(merged_df)[2])]
colnames(sellers_updated) <- colnames(sellers)
sellers_updated