如何为R中的每个不同列选择不同行中的值？
我有两个数据框，数据1是关于孩子的年龄。对于不同的年份，数值是不同的 data2仍然是每个年龄段的人口数据，列名仍然是year 我想要的是将人口信息提取到一个新的数据帧中。但2008/2009/2010年的人口数据应为7-10岁。但2011/2012/2013年的人口数据应为6-9岁 有人知道吗如何为R中的每个不同列选择不同行中的值？,r,dplyr,tidyr,R,Dplyr,Tidyr,我有两个数据框，数据1是关于孩子的年龄。对于不同的年份，数值是不同的 data2仍然是每个年龄段的人口数据，列名仍然是year 我想要的是将人口信息提取到一个新的数据帧中。但2008/2009/2010年的人口数据应为7-10岁。但2011/2012/2013年的人口数据应为6-9岁 有人知道吗 data2 = data.frame('population by age' = seq(5, 11, by = 1), '2008' = c(145391,
data2 = data.frame('population by age' = seq(5, 11, by = 1),
'2008' = c(145391,
140621,
136150,
131944,
198933,
182182,
159103
),
'2009' = c(148566,
143943,
139367,
135083,
212196,
196398,
155033
),
'2010' = c(152330,
147261,
142555,
138172,
218701,
161330,
142190
),
'2011' = c(156630,
151387,
146491,
141905,
119397,
116093,
112666
),
'2012' = c(133545,
129737,
126124,
122678,
120213,
116826,
113381
),
'2013' = c(119397,
116093,
112666,
109174,
106871,
103659,
100398))
data1 <- data.frame('2008'= c(7,
8,
9,
10),
'2009' = c(7,
8,
9,
10),
'2010' = c(7,
8,
9,
10),
'2011' = c(6,
7,
8,
9),
'2012' = c(6,
7,
8,
9),
'2013' = c(6,
7,
8,
9)
)
data2=data.frame（'population by age'=seq（5,11,by=1），
‘2008’=c（145391，
140621,
136150,
131944,
198933,
182182,
159103
),
‘2009’=c（148566，
143943,
139367,
135083,
212196,
196398,
155033
),
‘2010’=c（152330，
147261,
142555,
138172,
218701,
161330,
142190
),
“2011”=c（156630，
151387,
146491,
141905,
119397,
116093,
112666
),
“2012”=c（133545，
129737,
126124,
122678,
120213,
116826,
113381
),
“2013”=c（119397，
116093,
112666,
109174,
106871,
103659,
100398))
数据1我们可以将第二个数据集收集成“长”格式，根据条件过滤
，并扩展成“宽”
library(tidyverse)
gather(data2, key, val, X2008:X2013) %>%
filter((population.by.age %in% 7:10 & key %in% paste0("X", 2008:2010))|
(population.by.age %in% 6:9 & key %in% paste0("X", 2011:2013))) %>%
spread(key, val)
#population.by.age X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
#1 6 NA NA NA 151387 129737 116093
#2 7 136150 139367 142555 146491 126124 112666
#3 8 131944 135083 138172 141905 122678 109174
#4 9 198933 212196 218701 119397 120213 106871
#5 10 182182 196398 161330 NA NA NA
在我看来，你想要其中一个：
library(tidyverse)
data2 %>%
gather(year,value,-population.by.age) %>%
inner_join(gather(data1,year,population.by.age)) %>%
spread(year,value)
# population.by.age X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
# 1 6 NA NA NA 151387 129737 116093
# 2 7 136150 139367 142555 146491 126124 112666
# 3 8 131944 135083 138172 141905 122678 109174
# 4 9 198933 212196 218701 119397 120213 106871
# 5 10 182182 196398 161330 NA NA NA
data2 %>%
gather(year,value,-population.by.age) %>%
inner_join(gather(data1,year,population.by.age)) %>%
group_by(year) %>%
mutate(population.by.age = letters[row_number()]) %>%
spread(year,value)
# # A tibble: 4 x 7
# population.by.age X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 a 136150 139367 142555 151387 129737 116093
# 2 b 131944 135083 138172 146491 126124 112666
# 3 c 198933 212196 218701 141905 122678 109174
# 4 d 182182 196398 161330 119397 120213 106871
库（tidyverse）
数据2%>%
聚集（年，值，-按年龄划分的人口）%>%
内部联接（收集（数据1，年份，人口按年龄））%>%
价差（年、价值）
#按年龄划分的人口X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
#1 6 NA NA 151387 129737 116093
# 2 7 136150 139367 142555 146491 126124 112666
# 3 8 131944 135083 138172 141905 122678 109174
# 4 9 198933 212196 218701 119397 120213 106871
#510182182196398161330不适用不适用不适用
数据2%>%
聚集（年，值，-按年龄划分的人口）%>%
内部联接（收集（数据1，年份，人口按年龄））%>%
组别(年份)%>%
突变（population.by.age=字母[row_number（）]）%>%
价差（年、价值）
##A tibble:4 x 7
#按年龄划分的人口X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
#
#1 a 136150 139367 142555 151387 129737 116093
#2 b 131944 135083 138172 146491 126124 112666
#3 c 198933 212196 218701 141905 122678 109174
#4 d 182182196398161330 119397 120213 106871
下面是第二种情况的基本版本，无需进行长/宽格式的重新设置：
data3 <- data1
data3[] <- Map(function(x,y) y[data2[[1]] %in% x,drop=FALSE],data1,data2[-1])
data3
# X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
# 1 136150 139367 142555 151387 129737 116093
# 2 131944 135083 138172 146491 126124 112666
# 3 198933 212196 218701 141905 122678 109174
# 4 182182 196398 161330 119397 120213 106871
data3它不是很优雅，但是你可以试试这个：
aux <- data2 %>%
select(population.by.age,X2008,X2009,X2010) %>%
filter(population.by.age > 6,
population.by.age < 10)
aux2 <- data2 %>%
select(population.by.age,X2011,X2012,X2013) %>%
filter(population.by.age > 5,
population.by.age < 9)
df <- full_join(aux,aux2) %>%
arrange(population.by.age)
aux%
选择（按年龄划分的人口，X2008、X2009、X2010）%>%
筛选（人口年龄>6，
人口（按年龄<10岁）
aux2%
选择（按年龄划分的人口，X2011、X2012、X2013）%>%
筛选（人口年龄>5，
人口（按年龄<9岁）
df%
安排（按年龄划分的人口）
祝你好运 使用tidyverse
stack(data1)%>%
mutate(val=data2[cbind(match(values,data2[,1]),as.numeric(ind))])%>%
spread(ind,val)
values X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
1 6 NA NA NA 147261 151387 129737
2 7 7 136150 139367 142555 146491 126124
3 8 8 131944 135083 138172 141905 122678
4 9 9 198933 212196 218701 119397 120213
5 10 10 182182 196398 NA NA NA
使用基本R：
xtabs(val~.,cbind(a<-stack(data1),val=data2[cbind(a$values-4,as.numeric(a$ind))]))
ind
values X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
6 0 0 0 147261 151387 129737
7 7 136150 139367 142555 146491 126124
8 8 131944 135083 138172 141905 122678
9 9 198933 212196 218701 119397 120213
10 10 182182 196398 0 0 0
xtabs（val~，cbind）（我现在还记得你：）