使用 dplyr 加入不正确的数据答案

【问题标题】：Joining on incorrect data using dplyr使用 dplyr 加入不正确的数据
【发布时间】：2020-10-20 18:18:18
【问题描述】：

所以我有一个这样的查找表：

ID Descrip
11 Apples
12 Bananas
13 Grapes
14 Cherries

但是我的数据看起来像这样：

col
11
13
11
12
12
Apples
Cherries
Bananas
Ba_nanas
14

所以我想将col 与查找匹配并拥有如下数据：

col    Descrip
11     Apples
13     Grapes
11     Apples
12     Bananas
12     Bananas
11     Apples
14     Cherries
12     Bananas
NA     NA
14     Cherries

所以要注意，如果两者都不匹配，则两者都应该被清空，例如Ba_nanas

我尝试了以下方法并且它有效，但仅在一个方向上.....

df <- df %>%
  mutate(col = ifelse(nchar(col)>2, NA ,col))
  left_join(lookup, by =c("col" = "ID"))

如果可能的话，我真的很想坚持在nchar > 2 时更换。

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse

【解决方案1】：

试试这个方法。您可以设置此base R 方法以进行双重匹配，然后根据结果条件使用ifelse() 提取所需的值。这里是代码（使用您共享的数据进行第一次测试）：

#Code format vars
df$col1 <- as.numeric(df$col)
Keys$ID <- as.character(Keys$ID)
#Match
df$M1 <- Keys[match(df$col,Keys$ID),"Descrip"]
df$M2 <- Keys[match(df$col,Keys$Descrip),"ID"]
#Format new vars
df$Var <- ifelse(!is.na(df$M1),df$M1,
                 ifelse(!is.na(df$M2),df$col,NA))
df$id <- ifelse(!is.na(df$col1),df$col1,
                ifelse(!is.na(df$M2),df$M2,NA))
#Select
df2 <- df[,c('id','Var')]

输出：

     id      Var
1    11   Apples
2    13   Grapes
3    11   Apples
4    12  Bananas
5    12  Bananas
6    11   Apples
7    14 Cherries
8    12  Bananas
9  <NA>     <NA>
10   14 Cherries

使用的一些数据：

#Data 1
df <- structure(list(col = c("11", "13", "11", "12", "12", "Apples", 
"Cherries", "Bananas", "Ba_nanas", "14")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

#Data 2
Keys <- structure(list(ID = c("11", "12", "13", "14"), Descrip = c("Apples", 
"Bananas", "Grapes", "Cherries")), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")

【讨论】：