根据R中另一个数据帧的规则，向一个数据帧添加多个变量

这是我的数据的一个示例（都是data.frames）：

表1：

0_x 1_x 2_x .... 20_x
cat cat red......green
dog red green     cat
bee blue bee....  dog
........

和表2

  x    name       code
cat    animals     1
dog    animals     1
bee    animals.    1
green  colours     2
red    colours.    2
...

我希望得到的结果如下：

0_y 1_y 2_y .... 20_y  0_x 1_x 2_x .... 20_x
1    1    2.....  2    cat cat red......green
1    2    2       1    dog red green     cat
1    2    1....   1    ....
........

基本上，表2包含一条规则，我想用它来创建要添加到表1中的变量 如果0_x是一个cat，我希望0_y等于1（因为在表2中cat=1）

---

如何以优雅的方式获得此结果？（如果我只有一个变量0_x，我只会进行一次合并，但这里我有几个）

您可以在表2

x

列和您正在读取的列之间匹配您的值。下面是我在for循环中使用它的示例

注：考虑到DF1的姓氏必须先有字母，而不是数字，并且我使用字符串。

df1 <- data.frame(x_0 = c('cat','dog','bee'), 
                  x_1 = c('cat','red','blue') , 
                  x_2 = c('red','green','bee') )

df2 <- data.frame(x = c('cat','dog','bee','green','red','blue'),
                 name = c('animals','animals','animals','colours','colours','colours'),
                 code = c(1,1,1,2,2,2))

df1b = df1 ; colnames(df1b) <- sub("x","y",colnames(df1b))
df3 = cbind(df1b,df1)

for(i in 1:ncol(df1)){
  df3[,i] <- df2$code[match(df1[,i],df2$x)]
}
df3
#   y_0 y_1 y_2 x_0  x_1   x_2
# 1   1   1   2 cat  cat   red
# 2   1   2   2 dog  red green
# 3   1   2   1 bee blue   bee

---

df1您可以在表2
x
列和您正在读取的列之间匹配您的值。下面是我在for循环中使用它的示例

注：考虑到DF1的姓氏必须先有字母，而不是数字，并且我使用字符串。

df1 <- data.frame(x_0 = c('cat','dog','bee'), 
                  x_1 = c('cat','red','blue') , 
                  x_2 = c('red','green','bee') )

df2 <- data.frame(x = c('cat','dog','bee','green','red','blue'),
                 name = c('animals','animals','animals','colours','colours','colours'),
                 code = c(1,1,1,2,2,2))

df1b = df1 ; colnames(df1b) <- sub("x","y",colnames(df1b))
df3 = cbind(df1b,df1)

for(i in 1:ncol(df1)){
  df3[,i] <- df2$code[match(df1[,i],df2$x)]
}
df3
#   y_0 y_1 y_2 x_0  x_1   x_2
# 1   1   1   2 cat  cat   red
# 2   1   2   2 dog  red green
# 3   1   2   1 bee blue   bee

df1也许您可以使用以下基本R解决方案，使用
match（）
+
unlist（）

数据

df1 <- structure(list(`0_x` = c("cat", "dog", "bee"), `1_x` = c("cat", 
"red", "blue"), `2_x` = c("red", "green", "bee"), `20_x` = c("green", 
"cat", "dog")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

df2 <- structure(list(x = c("cat", "dog", "bee", "green", "red"), name = c("animals", 
"animals", "animals.", "colours", "colours."), code = c(1L, 1L, 
1L, 2L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

df1也许您可以使用以下基本R解决方案，使用
match（）
+
unlist（）

数据

df1 <- structure(list(`0_x` = c("cat", "dog", "bee"), `1_x` = c("cat", 
"red", "blue"), `2_x` = c("red", "green", "bee"), `20_x` = c("green", 
"cat", "dog")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

df2 <- structure(list(x = c("cat", "dog", "bee", "green", "red"), name = c("animals", 
"animals", "animals.", "colours", "colours."), code = c(1L, 1L, 
1L, 2L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

df1好奇的是，你为什么想要这种宽格式的数据结构？大多数数据科学需要（合并、附加、聚合、建模、绘图）最好是以长而整齐的格式完成。@Parfait我基本上想重新标记一系列分类变量（共享相同的结构）根据我在另一个文件中的父子关系（猫、狗等都是动物等），我将模型分为较少的类别与目前的观测数量相比，我有太多的类别，我想找到一种有意义地使用这些信息的方法。希望它是清楚的。好奇的是，你为什么想要这种格式广泛的数据结构？大多数数据科学需要（合并、追加、聚合、建模、绘图）最好以长而整洁的格式完成。@Parfait我基本上想根据另一个文件中的父子关系（猫、狗等是动物等）将一系列用于模型的分类变量（共享相同的结构）重新标记为较少的类别与我目前的观察数量相比，我有太多的类别，我想找到一种有意义地使用这些信息的方法。希望这是清楚的。需要更改为df3=cbind（df1b，df1），它工作得很好的一部分经过编辑。我打算放的第一个代码没有包括对colnames的修改，因此
df3=cbind（df1，df1）
变得更加合理。需要更改为df3=cbind（df1b，df1），它工作得很好的一部分经过编辑。我打算放的第一个代码没有包括对colnames的修改，因此
df3=cbind（df1，df1）
更加合理。