R：将数据框 x 中的行名称与数据框 y 中的列名称匹配，以匹配两个数据框共享的列中的给定变量值答案

【问题标题】：R: match row name in data frame x with column name in data frame y for a given variable value in column shared by the two data framesR：将数据框 x 中的行名称与数据框 y 中的列名称匹配，以匹配两个数据框共享的列中的给定变量值
【发布时间】：2017-10-18 13:39:39
【问题描述】：

假设我有两个如下所示的数据框

> df1
        date firm1 firm2 firm3
1 01-01-2017     1     2    3
2 01-02-2017     4     5    6
3 01-03-2017     7     8    9

> df2
            date
firm1 01-02-2017
firm2 01-01-2017
firm3 01-03-2017

是否可以使用 df1 中的值提取新数据框，其中 df1 的列名和日期值与 df2 的行名和日期匹配？

希望得到的数据框如下所示：

      Value
firm1     2
firm2     4
firm3     9

任何建议将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： r dataframe merge

【解决方案1】：

我们可以使用row/column索引从'df1'中提取值并创建一个data.frame

df3 <- data.frame(Value = df1[-1][cbind(1:nrow(df1), match(df2$date, df1$date))])
row.names(df3) <- row.names(df2)
df3
#      Value
#firm1     2
#firm2     4
#firm3     9

【讨论】：

感谢 akrun 解决了问题！我稍微更改了代码的顺序以获得正确的索引：df3 <- data.frame(Value = df1[-1][cbind(match(df2$date, df1$date),1:nrow(df1))])

【解决方案2】：

library(reshape2)
#regenerating the initial datasets
date <- c("01-01-2017","01-02-2017","01-03-2017")
firm1 <- c(1,4,7)
firm2 <- c(2,5,8)
firm3 <- c(3,6,9)
df1 <- data.frame(date,firm1,firm2,firm3)

df1
        date  firm1  firm2  firm3
1: 01-01-2017     1     2     3
2: 01-02-2017     4     5     6
3: 01-03-2017     7     8     9

variable <- c("firm1","firm2","firm3")
date <- c("01-02-2017","01-01-2017","01-03-2017")
df2 <- data.frame(date,variable)

df2
      date      variable
1: 01-01-2017    firm1
2: 01-02-2017    firm2
3: 01-03-2017    firm3

#changing the format from wide to long

df1b <- melt(df1,id.vars = "date")
df1b
       date variable value
1: 01-01-2017    firm1     1
2: 01-02-2017    firm1     4
3: 01-03-2017    firm1     7
4: 01-01-2017    firm2     2
5: 01-02-2017    firm2     5
6: 01-03-2017    firm2     8
7: 01-01-2017    firm3     3
8: 01-02-2017    firm3     6
9: 01-03-2017    firm3     9

res <- merge(df2,df1b,by=c("date","variable"))

res  
    date variable value
1: 01-01-2017    firm2     2
2: 01-02-2017    firm1     4
3: 01-03-2017    firm3     9

【讨论】：

是的，更改现已实施！