R 是否可以将两个有序因子列合并，使更高级别的因子具有优先级？

我有两个数据集，它们具有有序的级别因子列，我想合并。我希望合并这些列，以便因子中的较高级别（例如，“整体”）比较低级别“优先”

库（dplyr）
等级顺序=c（“无”、“一半”、“全部”）
x=tibble（id=1:4，
var=系数（c（“无”、“一半”、“一半”、“全部”），
级别=级别（顺序，顺序=T））
y=tibble（id=1:4，
var=系数（c（“全部”、“全部”、“一半”、“无”），
级别=级别（顺序，顺序=T））
左联合（x，y，by=“id”）
#>#tibble:4 x 3
#>id变量x变量y
#>     
#>1不完整
#>2半整
#>三分半
#>4完全没有

由（v0.3.0）于2020年12月9日创建

我希望看到的输出如下所示

#>#tible:4 x 2
#>id变量
#>    
#>1整个
#>2整个
#>三分半
#>4整个

由于您已对因子进行排序，因此可以在这两个因子之间取最大值

library(dplyr)
left_join(x, y, by = "id") %>% transmute(id, var = pmax(var.x, var.y))

#     id var  
#  <int> <ord>
#1     1 whole
#2     2 whole
#3     3 half 
#4     4 whole

库（dplyr）
左联合（x，y，by=“id”）%%>%transmute（id，var=pmax（var.x，var.y））
#id变量
#   
#1整个
#2整个
#三分半
#4整个

由于您已对因子进行排序，因此可以在这两个因子之间取最大值

library(dplyr)
left_join(x, y, by = "id") %>% transmute(id, var = pmax(var.x, var.y))

#     id var  
#  <int> <ord>
#1     1 whole
#2     2 whole
#3     3 half 
#4     4 whole

库（dplyr）
左联合（x，y，by=“id”）%%>%transmute（id，var=pmax（var.x，var.y））
#id变量
#   
#1整个
#2整个
#三分半
#4整个

我们可以使用

数据表

library(data.table)
setDT(x)[setDT(y), var := pmax(var, i.var), on = .(id)]
x
#   id   var
#1:  1 whole
#2:  2 whole
#3:  3  half
#4:  4 whole

我们可以使用
data.table

library(data.table)
setDT(x)[setDT(y), var := pmax(var, i.var), on = .(id)]
x
#   id   var
#1:  1 whole
#2:  2 whole
#3:  3  half
#4:  4 whole