R 条件连接

Question

有没有办法在 R 中加入和更新列？示例：

tbl1 <- tibble(ID = LETTERS[1:3],
       VAL = rep(NA, 3),
       tbl1_df = list(tibble(A = rnorm(3),
                             B = rnorm(3))))

tbl2 <- tibble(ID = LETTERS[1:3],
               VAL = c(1, 2, 3),
               tbl2_df = list(tibble(A = rnorm(3),
                                     B = rnorm(3))))

tbl3 <- tibble(ID = LETTERS[1:3],
               VAL = c(1, 2, 3),
               tbl3_df = list(tibble(A = rnorm(3),
                                     B = rnorm(3))))

我想将这些 tibbles 连接在一起并使用具有值的表之一更新 VAL。表在 VAL 中始终具有相同的值，但我并不总是知道它们在哪个表中。是否可以强制 VAL 列在一起或将 VAL 列从存在值的小标题之一中保留？

答案应该是这样的，如前所述，VAL 列来自哪个表无关紧要，表具有相同的 VAL 或 NA。

tibble(ID = LETTERS[1:3],
                 VAL = c(1, 2, 3),
                 tbl1_df = list(tibble(A = rnorm(3),
                                       B = rnorm(3))),
                 tbl2_df = list(tibble(A = rnorm(3),
                                       B = rnorm(3))),
                 tbl3_df = list(tibble(A = rnorm(3),
                                       B = rnorm(3))))

# A tibble: 3 x 5
  ID      VAL tbl1_df          tbl2_df          tbl3_df         
  <chr> <dbl> <list>           <list>           <list>          
1 A        1. <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]>
2 B        2. <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]>
3 C        3. <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]>

Answer 1

这个怎么样？

library(purrr)

list(tbl1, tbl2, tbl3) %>% 
  reduce(full_join, by = "ID") %>%   #merge all tables
  select_if(~!all(is.na(.))) %>%     #drop columns having all NA value
  select(-starts_with("VAL."))       #keep only one 'VAL' column and drop remaining repetitive columns

给了

# A tibble: 3 x 5
  ID    tbl1_df          tbl2_df            VAL tbl3_df         
  <chr> <list>           <list>           <dbl> <list>          
1 A     <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]>  1.00 <tibble [3 x 2]>
2 B     <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]>  2.00 <tibble [3 x 2]>
3 C     <tibble [3 x 2]> <tibble [3 x 2]>  3.00 <tibble [3 x 2]>

Answer 2

在 Jaap 的 cmets 的基础上，您可以使用 purrr 的 reduce 命令和 dplyr 的 full_join 将 tibbles 组合成一个 tibble。 那么问题是如何获取存在的 VAL，而不是为 VAL 提供 3 列，但并非所有列都有数据。一个简单的方法是使用 dplyr 中的 coalesce 命令，它采用第一个非缺失值。此步骤中引入的一个问题是，如果数据类型均为 NA，则数据类型为 BOOLEAN，因此通过使用 as.numeric 来解决此问题。最后，删除后面添加字母的附加 VAL 列。

library(dplyr)
library(purrr)

reduce(list(tbl1, tbl2, tbl3), full_join, by = "ID") %>% # Combine the tibbles into a single tibble
  mutate(VAL= coalesce(as.numeric(VAL.x), as.numeric(VAL.y), as.numeric(VAL))) %>% # Create a variable for VAL which takes the first non missing using the coalesce function
  select(-starts_with("Val.")) # Delete the columns for VAL which were created when joining and have a name of VAL. and then a letter