如何比较和组合R中的字符串列

我是个新手，也许这是一件大家都知道该怎么做的蠢事，但我还没弄明白

我通过连接两个数据帧创建了一个数据帧，现在我有两个字符串列col.x和col.y，我需要将它们组合成一个

问题是这些值并不总是相等的，因此我想使用以下条件创建第三列： （1） 如果值相等，则使用第一列中的值 （2） 如果缺少一个值，请使用两列中任一列的可用值 （3） 如果它们不同，则插入“DIF”

我从这里得到了比较向量的基本概念——但是如果我试图使用第一个向量的值作为替换值，我就无法让代码工作

另一个问题的例子：

ind <- df$Au == df$Au_ppb
df[ind, c("Au", "Au_ppb")] <- "EQUAL"

编辑以添加同事提供的解决方案：

col.x          col.y 
company1       company1 
NA             company2 
company3       NA 
company4       company_4 
company 5 LTD  company 5

df <- df %>% mutate (NewVariable=case_when(!is.na(col.x) ~ col.x, 
!is.na(col.y) ~ col.y, 
!is.na(col.x) & !is.na(col.y) & col.x!=col.y ~ "dif"))

df%突变（NewVariable=case_，当（！is.na（col.x）~col.x，
！is.na（col.y）~col.y，
！is.na（col.x）&！is.na（col.y）&col.x！=col.y~“dif”））

---

如果您只需要连接两个字符串变量，而忽略NA-s，则可以使用此方法。由works提供的解决方案用于寻找相等和不同的直线

我从前面的问题中得到启发，给出了一个基本数据，我希望能够回答这个问题：

df <- data.frame(x= c(0.2, 0.2, 0.3, 0.4, 0.3, NA),
             y = c(0.2, 0.4, 0.3, 0.6, NA, 0.4))
colnames(df) <- c("Au", "Au_ppb")

df :

   Au Au_ppb
1 0.2    0.2
2 0.2    0.4
3 0.3    0.3
4 0.4    0.6
5 0.3     NA
6  NA    0.4

---

我鼓励您通过伊曼纽尔·帕拉迪斯（Emanuel Paradis）的这本非常好的参考书来学习R语言：。

这里有一个使用

base R

的解决方案，其中

ifelse（）

用于：

z <- with(df,ifelse(Au==Au_ppb,"EQUAL",ifelse(Au!=Au_ppb,"DIF",NA)))
df <- within(df, Compare <- replace(z,is.na(z),rowSums(df[is.na(z),-1],na.rm = T)))

数据

df <- structure(list(Sample = 3000:3005, Au = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.3, NA), Au_ppb = c(0.2, 0.3, 0.2, 0.2, 1, 0.3), Compare = c("EQUAL", 
"DIF", "EQUAL", "EQUAL", "DIF", "0.3")), row.names = c(NA, -6L
), class = "data.frame")

> df
  Sample  Au Au_ppb
1   3000 0.2    0.2
2   3001 0.2    0.3
3   3002 0.2    0.2
4   3003 0.2    0.2
5   3004 0.3    1.0
6   3005  NA    0.3

df
Au_ppb样本
1   3000 0.2    0.2
2   3001 0.2    0.3
3   3002 0.2    0.2
4   3003 0.2    0.2
5   3004 0.3    1.0
63005钠0.3

这将有助于提供一个完全可复制的示例。请使用

dput（head（df，n））

共享数据。另外，请更清楚地说明你到底想做什么。目前还不是很清楚，至少对我来说是这样。非常感谢！我对如此快速而有用的响应感到惊讶：）代码在查找不同的行和相等的行时效果很好，但我得到了一个错误：有趣的错误（newX[，I]，…）：参数的“类型”（字符）无效知道可能是什么问题吗？是的，我的数据是字符串，我需要比较的两个变量都是公司名称

col.x col.y company1 company1 NA company2 company3 NA company3 company3 company3 COMPANY4 LTD company 4

对不起，我不知道如何格式化注释中的列。我将示例数据添加到原始帖子中。如果没有

sum

代码运行，但是在结果列中，每个单元格都有一个向量（例如

c（nimi2.x=“eesti kontsert”，nimi2=“eesti kontsert”，ID.x）

）我从一位同事那里得到了帮助，实际上这解决了我80%的问题：

df%突变（NewVariable=case_当（！is.na（col.x）~col.x，！is.na（col.y）~col.y，！is.na（col.x）&！is.na（col.y）&col.x！=col.y~“dif”）

。。。其他用于查找不同和相等行的代码片段解决了剩余的20%。非常感谢。

ligne_na <- is.na(df$Au) | is.na(df$Au_ppb)
df$Newcolumn[ligne_na] <- apply(df[ligne_na,], 1, function(x){x[!is.na(x)]})

z <- with(df,ifelse(Au==Au_ppb,"EQUAL",ifelse(Au!=Au_ppb,"DIF",NA)))
df <- within(df, Compare <- replace(z,is.na(z),rowSums(df[is.na(z),-1],na.rm = T)))

> df
  Sample  Au Au_ppb Compare
1   3000 0.2    0.2   EQUAL
2   3001 0.2    0.3     DIF
3   3002 0.2    0.2   EQUAL
4   3003 0.2    0.2   EQUAL
5   3004 0.3    1.0     DIF
6   3005  NA    0.3     0.3

df <- structure(list(Sample = 3000:3005, Au = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.3, NA), Au_ppb = c(0.2, 0.3, 0.2, 0.2, 1, 0.3), Compare = c("EQUAL", 
"DIF", "EQUAL", "EQUAL", "DIF", "0.3")), row.names = c(NA, -6L
), class = "data.frame")

> df
  Sample  Au Au_ppb
1   3000 0.2    0.2
2   3001 0.2    0.3
3   3002 0.2    0.2
4   3003 0.2    0.2
5   3004 0.3    1.0
6   3005  NA    0.3