不按顺序在R中匹配

我尝试在R中进行匹配，而不考虑列的顺序

基本上，我试图解决的问题是，如果df2列中从第2列到最后的所有值都在df1中找到（在

Partner

之后），则匹配df1

问题是：在进行匹配时，忽略每行中最后一个非NA值，但将其包含在最终输出中。因此，在进行匹配时，不要考虑最后一个非NA值，而是将其包含在内

匹配后，确定最后一个非na值是否存在于其相应行的任何列中

df1

Partner    Col1  Col2  Col3  Col4  
      A      A1    A2    NA    NA  
      B      A2    B9    NA    NA  
      C      B7    V9    C1    N9    
      D      Q1    Q3    Q4    NA    

df2

lift  rule1  rule2  rule3  
  11     A2     A1     A9  
  10     A1     A3     NA  
  11     B9     A2     D7  
  10     Q4     Q1     NA
  11     A2     B9     B1

如何将df1与df2匹配，以便发生以下情况：

1） 忽略在两个数据帧中找到的列的顺序

2） 然后确定当前行中是否存在最后一个非na值

最终输出：

df3

---

我比你多得到一个B匹配，但是这个解决方案非常接近你想要的。在我们使用id列重建数据时，首先必须添加id列。然后，要执行匹配，首先需要使用

tidyr

中的

gather

将其熔化，然后使用

inner\u join

从

dplyr

中进行。然后，我们使用ID和原始的

data.frames

来

cbind

    library(tidyr);library(dplyr)

df1 <- read.table(text="Partner    Col1  Col2  Col3  Col4
A      A1    A2    NA    NA
B      A2    B9    NA    NA
C      B7    V9    C1    N9
D      Q1    Q3    Q4    NA",header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)


df2 <- read.table(text="lift  rule1  rule2  rule3
  11     A2     A1     A9
  10     A1     A3     NA
  11     B9     A2     D7
  10     Q4     Q1     NA
  11     A2     B9     B1",header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

df1 <- cbind(df1_id=1:nrow(df1),df1)
df2 <- cbind(df2_id=1:nrow(df2),df2)

#melt with gather
d11  <- df1 %>% gather(Col, Value,starts_with("C"))           #Long
d11 <- d11 %>% na.omit() %>%group_by(df1_id) %>% slice(-n()) #remove last non NA

d22  <- df2 %>%  gather(Rule, Value,starts_with("r"))         #Long

res <- inner_join(d11,d22)

cbind(df1[res$df1_id,],df2[res$df2_id,])

    df1_id Partner Col1 Col2 Col3 Col4 df2_id lift rule1 rule2 rule3
1        1       A   A1   A2 <NA> <NA>      2   10    A1    A3  <NA>
1.1      1       A   A1   A2 <NA> <NA>      1   11    A2    A1    A9
2        2       B   A2   B9 <NA> <NA>      1   11    A2    A1    A9
2.1      2       B   A2   B9 <NA> <NA>      5   11    A2    B9    B1
2.2      2       B   A2   B9 <NA> <NA>      3   11    B9    A2    D7
4        4       D   Q1   Q3   Q4 <NA>      4   10    Q4    Q1  <NA>

library（tidyr）；图书馆（dplyr）
你能解释一下df3$Col3中的A4是从哪里来的吗？它不在df1或DF2中，对此表示担忧，只是编辑了它。感谢您关注这一点。我知道这看起来很复杂……你能解释一下A在df3中是如何匹配两次的吗？因此，如果你忽略规则中的最后一个值，你有两种情况：1）规则1中的A2和A1以及规则2都出现在合作伙伴A中。2）规则1中的A1也出现在合作伙伴A中。我基本上需要将df2与df1进行匹配，忽略df2中每行的最终值。让我知道这是否有意义。你就是那个男人！还有最后一个问题，如何确定该行中是否存在最后一个非na值？填充YES或NOPE。我将在单独的问题中问这个问题。我不能感谢你，因为它实际上并没有做我想做的事情。更仔细地看一下，它会发布一个不同的问题
    library(tidyr);library(dplyr)

df1 <- read.table(text="Partner    Col1  Col2  Col3  Col4
A      A1    A2    NA    NA
B      A2    B9    NA    NA
C      B7    V9    C1    N9
D      Q1    Q3    Q4    NA",header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)


df2 <- read.table(text="lift  rule1  rule2  rule3
  11     A2     A1     A9
  10     A1     A3     NA
  11     B9     A2     D7
  10     Q4     Q1     NA
  11     A2     B9     B1",header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

df1 <- cbind(df1_id=1:nrow(df1),df1)
df2 <- cbind(df2_id=1:nrow(df2),df2)

#melt with gather
d11  <- df1 %>% gather(Col, Value,starts_with("C"))           #Long
d11 <- d11 %>% na.omit() %>%group_by(df1_id) %>% slice(-n()) #remove last non NA

d22  <- df2 %>%  gather(Rule, Value,starts_with("r"))         #Long

res <- inner_join(d11,d22)

cbind(df1[res$df1_id,],df2[res$df2_id,])

    df1_id Partner Col1 Col2 Col3 Col4 df2_id lift rule1 rule2 rule3
1        1       A   A1   A2 <NA> <NA>      2   10    A1    A3  <NA>
1.1      1       A   A1   A2 <NA> <NA>      1   11    A2    A1    A9
2        2       B   A2   B9 <NA> <NA>      1   11    A2    A1    A9
2.1      2       B   A2   B9 <NA> <NA>      5   11    A2    B9    B1
2.2      2       B   A2   B9 <NA> <NA>      3   11    B9    A2    D7
4        4       D   Q1   Q3   Q4 <NA>      4   10    Q4    Q1  <NA>