R中向量之间的多个一对多匹配

我想用新值表中的值更新数据框，其中数据框和新值表之间存在一对多关系。此代码说明了以下意图：

df = data.frame(x=rep(letters[1:4],5,rep=T), y=1:20)

和新的价值观

eds = data.frame(x=c('c','d'), val=c(101, 102))

对于一对一关系，以下各项应起作用：

df$x[match(eds$x, df$x)] = eds$x[match(df$x, eds$x)]

但是match只适用于第一个匹配，因此这会抛出错误

要替换的项目数不是替换长度的倍数

。非常感谢您提供有关最有效方法的建议。我猜一些

sapply

wrapper，但我想不出方法

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提前感谢。

这不是一个非常健壮的解决方案。这取决于您的确切数据结构（重复“c”、“d”模式），但它适用于这种情况：

df[df[["x"]] %in% eds[["x"]], "y"] = eds[[2]]

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tmp我不认为这是一个编程问题，您需要一个聚合操作来将一对多问题恢复为一对一问题。还是要复制值？在后一种情况下，您应该尝试
合并
.Hi asb。我只想用
eds
中与之匹配的相应“y”值更新
df
中相关行的“y”值<在%eds[[“x”]]

中，code>df[[“x”]]%（或者就这一点而言，

df$x%in%eds$x

）只返回逻辑向量，而不是匹配的位置。在R中使用

逻辑子集设置
和
向量回收
是不明智的。啊，我明白了，我必须读懂向量回收！我想我应该回答Josh不那么优雅但更明智的方法，但是谢谢。
tmp  <- eds$val[match(df$x, eds$x)]   # Matching indices (with NAs for no match)
df$y <- ifelse(is.na(tmp), df$y, tmp) # Values at matches (leaving alone for NAs)

head(df, 5)
#   x   y
# 1 a   1
# 2 b   2
# 3 c 101
# 4 d 102
# 5 a   5