根据另一行中另一列的值将列添加到数据框中

Question

我正在寻找特定问题的答案，但没有找到结论。我发现了这个：Add column to Data Frame based on values of other columns，但这并不是我在特定情况下所需要的。 我真的是R的初学者，所以我希望有人可以帮助我或对我有好的提示。

这是我的数据框的示例：

ID     answer  1.partnerID  
125    3       715        
235    4       845         
370    7       985          
560    1       950          
715    5       235          
950    5       560          
845    6       370          
985    6       125          

我试着用一个例子来描述我想做什么： 第一行是 ID 为 125 的人的数据。此人的第一个伙伴是 ID 为 715 的人。我想创建一个新列，其中包含每个人的伙伴的答案的值.它应该是这样的：

ID     answer  1.partnerID  1.partneranswer    
125    3       715          5
235    4       845          6
370    7       985          6
560    1       950          5
715    5       235          4
950    5       560          1
845    6       370          7
985    6       125          3

所以 R 应该取列 1.partnerID 的值，在本例中为“715”并搜索行，其中“715”是列 ID 中的值（没有 ID 不止一次） . 从这个特定的行中，R 应该从列 answer 中获取值（在本例中为“5”）并将其放入新列“1.partneranswer”中，但在第 125 人的行中。 我希望有人能理解我想做什么......

我的问题是我可以想象如何为每一行写这个，但我认为需要一种简单的方法来一次为所有行写这个？ （特别是因为在我的原始 data.frame 中，每人有 5 个合作伙伴，并且应该从不止一列传输值，因此为每只手的每一行编写它会花费很多时间）。

我希望有人可以提供帮助。 谢谢！

Answer 1

一种解决方案是使用apply，如下所示：

df$partneranswer <- apply(df, 1, function(x) df$answer[df$ID == x[3]])

输出将如上所示。可能有一种无循环的方法。

编辑：使用match 添加无循环（矢量化答案）：

df$partneranswer <- df$answer[match(df$X1.partnerID, df$ID)]
df
   ID answer X1.partnerID partneranswer
1 125      3          715             5
2 235      4          845             6
3 370      7          985             6
4 560      1          950             5
5 715      5          235             4
6 950      5          560             1
7 845      6          370             7
8 985      6          125             3

Answer 2

更新：这可以通过自加入来完成；前两列定义了从 ID 到答案的映射关系，为了找到合作伙伴 ID 的答案，您可以将数据框与自身合并，第一个数据框以partnerID 为键，第二个数据框以@987654322 为键@：

假设df 是（稍微修正了列名）：

df
#   ID answer partnerID
#1 125      3       715
#2 235      4       845
#3 370      7       985
#4 560      1       950
#5 715      5       235
#6 950      5       560
#7 845      6       370
#8 985      6       125


merge(df, df[c('ID', 'answer')], by.x = "partnerID", by.y = "ID")

#  partnerID  ID answer.x answer.y
#1       125 985        6        3
#2       235 715        5        4
#3       370 845        6        7
#4       560 950        5        1
#5       715 125        3        5
#6       845 235        4        6
#7       950 560        1        5
#8       985 370        7        6

---

旧答案： 如果ID和partnerID是一一对应的，可以试试：

df$partneranswer <- with(df, answer[sapply(X1.partnerID, function(partnerID) which(ID == partnerID))])

df
#   ID answer X1.partnerID partneranswer
#1 125      3          715             5
#2 235      4          845             6
#3 370      7          985             6
#4 560      1          950             5
#5 715      5          235             4
#6 950      5          560             1
#7 845      6          370             7
#8 985      6          125             3