如何创建一个函数，根据R中不同数据帧中的值生成新变量

我想创建这样的函数（显然不是正确的代码）：

在纯文本中，我有一个个人列表和一个数据库，其中包含关于这些人的混合信息 个人。比如说，

DATAFRAME2

包含阅读

c（id、标题、作者、日期）

的书籍信息。我想在

DATAFRAME1

中创建一个新变量，布尔值为，如果个人读过一本特定的书（

VARIABLE1

），以及他们第一次读它的日期（

VARIABLE2

）。另外，添加第三个具有读取次数的变量也很有趣，但不是必需的

---

我以前在R中没有真正做过这件事，主要是做基本的统计和与dplyr的基本争论。我想我可以使用dplyr加入，但这感觉是一个更好的方法。如果您能为我提供任何帮助，我将不胜感激。

以下函数满足问题的要求。它的论点是

DF1

和

DF2

具有明显的意义

var1

和

var2

是问题中的

VARIABLE1

和

VARIABLE2

value

是

某物的值

测试数据在末尾

fun <- function(DF1, DF2, ID = 'ID', var1, var2, value){
  DF1[[var1]] <- NA
  DF1[[var2]] <- NA
  k <- DF2[[var1]] == value
  for(id in df1[[ID]]){
    i <- DF1[[ID]] == id
    j <- DF2[[ID]] == id
    if(any(j & k)){
      DF1[[var1]][i] <- TRUE
      DF1[[var2]][i] <- DF2[[var2]][j & k]
    }
  }
  DF1
}



fun(df1, df2, value = 4, var1 = 'X', var2 = 'Y')
#  ID    X  Y
#1  a   NA NA
#2  d TRUE 19

---

fun请发布可复制的示例和预期输出。
fun <- function(DF1, DF2, ID = 'ID', var1, var2, value){
  DF1[[var1]] <- NA
  DF1[[var2]] <- NA
  k <- DF2[[var1]] == value
  for(id in df1[[ID]]){
    i <- DF1[[ID]] == id
    j <- DF2[[ID]] == id
    if(any(j & k)){
      DF1[[var1]][i] <- TRUE
      DF1[[var2]][i] <- DF2[[var2]][j & k]
    }
  }
  DF1
}



fun(df1, df2, value = 4, var1 = 'X', var2 = 'Y')
#  ID    X  Y
#1  a   NA NA
#2  d TRUE 19

set.seed(1234)

df1 <- data.frame(ID = c("a", "d"))
df2 <- data.frame(ID = rep(letters[1:5], 4), 
                  X = sample(20, 20, TRUE),
                  Y = sample(20))