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在没有for循环的情况下更新R中的数据帧

r dataframe

在没有for循环的情况下更新R中的数据帧,r,dataframe,match,apply,R,Dataframe,Match,Apply,我有一个主数据帧df： df <- data.frame(c("A", "B", "C"), c(1,2,3), c(3,1,2), c(4,2,1), rep(NA, 3), rep(NA, 3)) colnames(df) <- c("text", "var1", "var2", "var3", "value1", "value2") 我想匹配列“var1”、“var2”、“var3”，并更新列“value1”和“value2”。因此df.upd的第1行和第2行将df的第1行和

我有一个主数据帧
df
：

df <- data.frame(c("A", "B", "C"), c(1,2,3), c(3,1,2), c(4,2,1), rep(NA, 3), rep(NA, 3))
colnames(df) <- c("text", "var1", "var2", "var3", "value1", "value2")
我想匹配列“var1”、“var2”、“var3”，并更新列“value1”和“value2”。因此
df.upd
的第1行和第2行将
df
的第1行和第2行更新为.numeric（df.upd[row x，1:3]）==as.numeric（df[row y，2:4]）必须是
TRUE

主df大约有30k行和60列，因此for循环不是一个选项。你知道如何更快地完成吗

这是一个for循环答案，但它仍然可能有用且快速，因为过程是矢量化的

ind <- intersect(names(df), names(df.upd))
for (i in ind) {
  df[1:length(df.upd[,i]),i]  <- df.upd[,i]
}

ind您可以使用
merge
和
all.x=TRUE
（左连接），然后使用
ifelse
和
is.na
更新相关列，然后删除额外列check out。。。i、 e.
库（数据表）；科尔斯

ind <- intersect(names(df), names(df.upd))
for (i in ind) {
  df[1:length(df.upd[,i]),i]  <- df.upd[,i]
}