Dplyr 中的 Vlookup() 等效项答案

【问题标题】：Vlookup() equivalent in DplyrDplyr 中的 Vlookup() 等效项
【发布时间】：2020-05-29 13:50:14
【问题描述】：

我的 df 看起来像：

library(tidyverse) 
df_1 <- tibble::tribble(
          ~sub_date, ~value_1, ~value_2,
          "2020-05",       58,      130,
          "2020-05",       58,       "check",
          "2020-03",       50,      120,
          "2020-03",       55,       "check",
          "2020-03",       55,       "check"
          )

我想用此处的参考值更改包含“check”的行的值：

df_ref <- tibble::tribble(
            ~sub_date, ~ref_value,
            "2020-05",        123,
            "2020-03",        234
            )

基本上 - 仅使用 df_ref 表作为包含检查的行的参考。

我想在 excel 中使用等价的 lookup()，在 if() 函数中使用。

最终结果是：

df_final <- tibble::tribble(
              ~sub_date, ~value_1, ~value_2,
              "2020-05",       58,      130,
              "2020-05",       58,      123,
              "2020-03",       50,      120,
              "2020-03",       55,      234,
              "2020-03",       55,      234
              )

【问题讨论】：

您似乎正在尝试加入。 dplyr.tidyverse.org/reference/join.html
我知道它是连接，但仅适用于行的子集，而不是整个数据框 @cory。当它应用于具有特定字符串的行时，我不明白该怎么做
是的，vlookup 实际上是一个非常糟糕的连接实现，如果你想看到完全错误的结果，你需要以某种方式过滤掉最重要的结果
好的，你明白了。将它分成两部分...加入以创建一个新列，然后将它的 ifelse 子放入您的列中。

标签： r join dplyr tidyverse

【解决方案1】：

这段代码应该可以工作

df_1 %>% 
  mutate(value_2 = as.numeric(na_if(value_2, "check"))) %>% 
  left_join(df_ref, by = "sub_date") %>% 
  mutate(value_2 = coalesce(value_2, ref_value)) %>% 
  select(-ref_value)

小解释：首先我们将"check"的所有值都设置为NA，感谢na_if，然后我们加入查找表，然后我们coalescevalue_2和ref_value这两列，即取两者之间的第一个非缺失值。

输出

# A tibble: 5 x 3
#   sub_date value_1 value_2
#   <chr>      <dbl>   <dbl>
# 1 2020-05       58     130
# 2 2020-05       58     123
# 3 2020-03       50     120
# 4 2020-03       55     234
# 5 2020-03       55     234

小提示：您的df_1 不起作用，因为您将其粘贴到您的问题中。下面我将其值调整为字符以便它工作

df_1 <- tibble::tribble(
  ~sub_date, ~value_1, ~value_2,
  "2020-05",       58,      "130",
  "2020-05",       58,      "check",
  "2020-03",       50,      "120",
  "2020-03",       55,      "check",
  "2020-03",       55,      "check"
)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果有多个匹配项，祝你好运

library(tidyverse)
df_1 <- tibble::tribble(
  ~sub_date, ~value_1, ~value_2,
  "2020-05",       58,      "130",
  "2020-05",       58,       "check",
  "2020-03",       50,      "120",
  "2020-03",       55,       "check",
  "2020-03",       55,       "check"
)

df_ref <- tibble::tribble(
  ~sub_date, ~ref_value,
  "2020-05",        123,
  "2020-03",        234
)

df_1 %>% 
  left_join(df_ref) %>%
  mutate(value_2_true = ifelse(value_2 == "check",ref_value,value_2)) %>%
  mutate(value_2 = value_2_true %>% as.numeric()) %>% 
  select(-value_2_true,-ref_value)

【讨论】：

【解决方案3】：

使用基础 R：

ref_lut <- with(df_ref, setNames(ref_value, sub_date))

df_1$value_2 <- 
  ifelse(df_1$value_2 == "check", ref_lut[df_1$sub_date], df_1$value_2)

df_1

  sub_date value_1 value_2
  <chr>      <dbl> <chr>  
1 2020-05       58 130    
2 2020-05       58 123    
3 2020-03       50 120    
4 2020-03       55 234    
5 2020-03       55 234

【讨论】：

【解决方案4】：

您也可以只使用ifelse 和match 进行单行操作，因为我们对加入数据框并不真正感兴趣。如果您想要数字输出，请将其包裹在 as.numeric 中。

library(dplyr)

mutate(df_1, 
       value_2 = ifelse(value_2 == "check", 
                        df_ref$ref_value[match(sub_date, df_ref$sub_date)],
                        value_2))

【讨论】：