从另一个data.frame进行回填

我经常遇到这样的情况：我必须“填写”来自另一个数据源的信息

例如：

x <- data.frame(c1=letters[1:26],c2=letters[26:1])
x[x$c1 == "m","c2"] <- NA
x[x$c1 == "a","c2"] <- NA

   c1   c2
1   a <NA>
2   b    y
3   c    x
4   d    w
5   e    v
6   f    u
7   g    t
8   h    s
9   i    r
10  j    q
11  k    p
12  l    o
13  m <NA>
...

所以，我希望发生的是，用y来填充x。（第13行应为c（“m”、“n”），第1行应为c（“a”、“z”））

---

目前，我用来处理这个问题的方法似乎复杂而间接。你的方法是什么？请记住，我的数据不一定是这样一个好的顺序，但顺序应该保持在

x

中。我倾向于使用一种只依赖于基本R的解决方案。

如果处理

字符

变量，而不是

因子

，这将是一个简单得多的命题

我将介绍一个简单的

data.table

解决方案（除了许多其他优点外，还有优雅且易于使用的语法）

i.c2

意味着我们使用

i

参数到

[

这种方法假设

c1='m'

中的所有值都不会在

X

中丢失，并且您不想将

c2

中的所有值都替换为

'm'

中的

c1='m'

，而只替换那些丢失的值

---

基本解决方案 这里是一个基本解决方案——我使用merge，这样

y

data.frame可以包含比实际需要更多的

缺少的
替换（即，可以为所有
c1
值提供值，尽管只需要
c1=
m`）

  # add a second missing value row because to make the solution more generalizable
x <- rbind(x, data.frame(c1 = 'm',c2 = NA, stringsAsFactors = FALSE) )
missing <- x[is.na(x$c2),]
merged <- merge(missing, y, by = 'c1')

x[is.na(x$c2),] <- with(merged, data.frame(c1 = c1, c2 = c2.y, stringsAsFactors = FALSE))

#添加第二个缺少的值行，因为这样可以使解决方案更具通用性
x在R基中，我相信这将适用于您：

nas <- is.na(x$c2)
x[nas, ] <- y[y$c1 %in% x[nas, 1], ]

NA在您的数据中，是否像示例中那样
y
只包含一行？还是它有其他不相关的数据？此外，我猜您可以在
x
数据框中有多个
NA
呢？它们总是在
$c2
中吗？示例很简单，但在我的实际数据中有多行数据需要替换。+1 data.table看起来很棒，但对于这个特定的问题，我想继续使用base。为什么不将您已经在做的事情添加到您的问题中呢？那么答案可能会解决您真正的问题。什么时候合并不会直观地起作用？如果您正在寻找不同的方法，我会坚持这一事实，然后将您想要的方法添加到问题中与different from.re:merge的答案一样，当涉及NA值时，它不会直观地起作用-无法比较的值会被推到底部（即，在不通知用户的情况下，而不是停留在“原地”）进行处理.我觉得data.table版本昨天在家里对我有效，但在我的工作计算机上不起作用。你使用的data.table版本是什么？是的，我喜欢这个，我唯一的问题是当我在真实数据上使用它时。真-假值是未排序的，因此它返回顺序不重要的值，但在我的示例中是这样的。我不确定如何引用在我的问题中选择这个。我会考虑一下，然后很快更新。我想你需要
合并
，然后替换，看看我的解决方案。啊，我明白了-我不理解你原来的问题。在这种情况下，我认为@mnel是对的。
X[,missing_c2 := is.na(c2)]
# a similar column in Y
Y[,missing_c2 := TRUE]

setkey(X, c2, missing_c2)
setkey(Y, c2, missing_c2)
# merge and replace (by reference) those values in X with the the values in `Y` 
X[Y, c2 := i.c2]

  # add a second missing value row because to make the solution more generalizable
x <- rbind(x, data.frame(c1 = 'm',c2 = NA, stringsAsFactors = FALSE) )
missing <- x[is.na(x$c2),]
merged <- merge(missing, y, by = 'c1')

x[is.na(x$c2),] <- with(merged, data.frame(c1 = c1, c2 = c2.y, stringsAsFactors = FALSE))

nas <- is.na(x$c2)
x[nas, ] <- y[y$c1 %in% x[nas, 1], ]