每个单元格具有多个匹配项的Vlookup的R版本

我有一个带数字的向量和一个查找表。我想用查找表中的描述替换数字

当向量是直接向前的时，这很容易，例如：

> variable <- sample(1:5, 10, replace=T)
> variable
 [1] 5 4 5 3 2 3 2 3 5 2
> 
> lookup <- data.frame(var = 1:5, description=LETTERS[1:5])
> lookup
  var description
1   1           A
2   2           B
3   3           C
4   4           D
5   5           E
> 
> with(lookup, description[match(variable, var)])
 [1] E D E C B C B C E B
Levels: A B C D E

感谢您的帮助

问候,，

---

Luc

如评论中所述，实现预期产出需要几个步骤。下面将拆分变量，对description变量的结果编制索引，然后使用“粘贴”折叠多个元素

sapply(strsplit(variable, "\\^"), function(x) paste0(lookup$description[as.numeric(x)], collapse = "^"))
[1] "A"   "B^C" "A^E" "D"   "D"  

---

如评论中所述，实现所需输出需要几个步骤。下面将拆分变量，对description变量的结果编制索引，然后使用“粘贴”折叠多个元素

sapply(strsplit(variable, "\\^"), function(x) paste0(lookup$description[as.numeric(x)], collapse = "^"))
[1] "A"   "B^C" "A^E" "D"   "D"  

---

如果只有一个字符匹配和替换，则可以使用

chartr

chartr(paste0(lookup$var, collapse = ""), 
       paste0(lookup$description, collapse = ""), variable)

#[1] "A"   "B^C" "A^E" "D"   "D"  

chartr

基本上告诉我们

paste0(lookup$var, collapse = "")
#[1] "12345"

与

---

它也很有用，因为对于不匹配的字符，它不会更改或返回NA。

如果只有一个字符匹配和替换，则可以使用

chartr

chartr(paste0(lookup$var, collapse = ""), 
       paste0(lookup$description, collapse = ""), variable)

#[1] "A"   "B^C" "A^E" "D"   "D"  

chartr

基本上告诉我们

paste0(lookup$var, collapse = "")
#[1] "12345"

与

---

它也很有用，因为对于不匹配的字符，它不会更改或返回

NA

。

您可以使用

scan

将文本解析为数字，然后将其用作索引，以拾取可折叠在一起的项目。Add quiet=TRUE以抑制“读取”消息

sapply(variable, function(t) { 
              paste( lookup$description[ scan(text=t, sep="^")], collapse="^")} )

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    1   2^3   1^5     4     4 
  "A" "B^C" "A^E"   "D"   "D" 

---

您可以使用

scan

将文本解析为数字，然后将其用作索引来拾取可以折叠在一起的项目。Add quiet=TRUE以抑制“读取”消息

sapply(variable, function(t) { 
              paste( lookup$description[ scan(text=t, sep="^")], collapse="^")} )

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    1   2^3   1^5     4     4 
  "A" "B^C" "A^E"   "D"   "D" 

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您不需要简单的vlookup（在R/Python中通常作为“合并”或“连接”完成），因为您需要子字符串匹配。我建议您考虑将复杂的-

变量

条目拆分为单个条目，合并/加入/vlookup，然后重新组合。您不是在寻找一个简单的vlookup（在R/Python中通常作为“合并”或“加入”），因为您需要子字符串匹配。我建议您考虑将复杂的-

变量

条目拆分为个体，合并/加入/vlookup，然后重新组合。