如何避免R中的合并

我有两个向量，

arg1

和

arg2

以及一个数据帧

df

arg1 <- c(1, 1, 2, 2)
arg2 <- c(1, 2, 1, 2)

df <- data.frame(a <- c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4))

如果我是arg1和arg2的唯一性，我会：

df$d <- as.character(factor(a, labels = arg1))

---

df$d您可以使用存储为整数的因子：

i <- as.integer(factor(df$a, levels = unique(df$a)))
cbind(df, 
      d = arg1[i],
      e = arg2[i])
#  a d e
#1 1 1 1
#2 1 1 1
#3 2 1 2
#4 2 1 2
#5 3 2 1
#6 3 2 1
#7 4 2 2
#8 4 2 2

不要转换为因子和整数。
您可以使用存储为整数的因子：

i <- as.integer(factor(df$a, levels = unique(df$a)))
cbind(df, 
      d = arg1[i],
      e = arg2[i])
#  a d e
#1 1 1 1
#2 1 1 1
#3 2 1 2
#4 2 1 2
#5 3 2 1
#6 3 2 1
#7 4 2 2
#8 4 2 2

而不是转换为因子和整数。
我们可以使用
Map

do.call(rbind, Map(cbind, split(df$a, df$a),
               d=arg1, e= arg2))


或者使用
dplyr

library(dplyr)
df %>%
    mutate(d=arg1[a], e= arg2[a])


或使用
数据。表格

library(data.table)
setDT(df)[, c('d', 'e') := list(a,arg1[.GRP], arg2[.GRP]) ,.(a)]

我们可以使用
Map

do.call(rbind, Map(cbind, split(df$a, df$a),
               d=arg1, e= arg2))


或者使用
dplyr

library(dplyr)
df %>%
    mutate(d=arg1[a], e= arg2[a])


或使用
数据。表格

library(data.table)
setDT(df)[, c('d', 'e') := list(a,arg1[.GRP], arg2[.GRP]) ,.(a)]

如果
a
已经是整数，为什么要先转换为因子，然后再转换回整数？e、 例如，
cbind（df，d=arg1[df$a]，e=arg2[df$a]）
应该返回相同的值。@davidernburg，因为a中可能有不同于1:4的值，否？@YCR，我做了一个小编辑-请注意。如果“a”中的值未按升序排列，则必须执行此操作以确保正确排序如果
a
已经是整数，为什么要先转换为因子，然后再转换回整数？e、 例如，
cbind（df，d=arg1[df$a]，e=arg2[df$a]）
应该返回相同的值。@davidernburg，因为a中可能有不同于1:4的值，否？@YCR，我做了一个小编辑-请注意。如果“a”中的值没有按升序排列，这是确保正确排序所必需的。dplyr

一个似乎是非常复杂的

转换版本（df，d=arg1[a]，e=arg2[a]）

@DavidArenburg，但问题是它使用了神奇的操作符

%>%

，我想你可以直接执行

setDT（df）[，c]（'b'，'d'）：=（arg1[a]，arg2[a]）]

带

数据。表

，否？@davidernburg是的，但以防万一，'a'列是

c（5,5,6,6,7,7,8,8）或一些其他字符值。我明白了，那么它只是
setDT（df）[，c（'b'，d'）：=（arg1[.GRP]，arg2[.GRP]），by=（a）]
那么，不是吗？
dplyr
一个看起来像是一个非常复杂的
转换版本（df，d=arg1[a]，e=arg2[a]）
@DavidArenburg但是，关键是它使用了魔法操作符
%>%
，我想你可以做
setDT（df）[，c（'b'，d'）：=（arg1[a]，arg2[a]）
带有
数据。表
，否？@davidernburg是的，但以防万一，'a'列是
c（5,5,6,6,7,7,8,8）
或其他一些字符值。我明白了，那么它只是
setDT（df）[，c（'b'，d'）：=（arg1[.GRP]，arg2[.GRP]），by=（a）]
那么，否？