R 基于ID将频率表与现有数据帧合并 我所拥有的：

根据我最初的观察

video_id  user_id keyword
1         1       foo
2         1       bar
3         1       baz
4         1       yak
1         2       foo
2         2       bar
3         2       blah
4         2       yak
1         3       foo
2         3       bar
3         3       blah
4         3       yak

…我有一个频率表（称为

选项卡

），它以我想要的格式显示，例如

video_id  foo bar baz yak blah
1         4   0   0   0   0
2         0   4   0   0   0
3         0   0   2   0   2
4         0   0   0   4   0

我希望根据ID列将此表与现有数据框（称为

data

）合并。例如，它还包含另外两列：

video_id  col1  col2
1         123   412
2         652   633
3         749   144
4         1738  1763

我需要的是： 我需要根据视频ID合并频率表和现有数据帧。请注意，它不必排序，因此我不能只

cbind

它们。这就是我需要的结果：

video_id  col1  col2  foo bar baz yak blah
1         123   412   4   0   0   0   0
2         652   633   0   4   0   0   0
3         749   144   0   0   2   0   2
4         1738  1763  0   0   0   4   0

现在，我知道我可以得到这样的数据帧矩阵：

as.data.frame.matrix(table(…))

但是这个矩阵缺少

video\u id

列，这实际上是在我查看表格时显示的。那么，我如何获取仍然包含

video\u id

列或行名称的数据帧呢

我需要

video\u id

列首先出现在数据帧中，然后是原始列，然后是附加的表格数据，如上面的示例所示

我所尝试的：

• 我知道我可以通过

  rownames（table（…）

  获得表的行名，并且我可以得到我想要的结果

  cbind(data.frame(video_id=rownames(tab)), as.data.frame.matrix(tab))
  

  但这对我来说似乎不够干净

• 直接与合并

  merge(data, as.data.frame.matrix(tab))
  

  提供所有结果，但

  video\u id

  列位于表格数据和原始数据之间，因此顺序不正确

我所做的：

data <- read.table(text = "video_id  col1  col2
1         123   412
2         652   633
3         749   144
4         1738  1763", header = TRUE)

tab <- read.table(text = "video_id  user_id keyword
1         1       foo
2         1       bar
3         1       baz
4         1       yak
1         2       foo
2         2       bar
3         2       blah
4         2       yak
1         3       foo
2         3       bar
3         3       blah
4         3       yak", header = TRUE)

tt <- aggregate(keyword ~ video_id, data = tab, FUN = table)
mrg <- merge(data, tt)
mrg

  video_id col1 col2 keyword.bar keyword.baz keyword.blah keyword.foo keyword.yak
1        1  123  412           0           0            0           3           0
2        2  652  633           3           0            0           0           0
3        3  749  144           0           1            2           0           0
4        4 1738 1763           0           0            0           0           3

---

数据这里有一种方法，包括
cbind
和
match
：

数据：

df1 <- read.table(text="video_id  user_id keyword
1         1       foo
2         1       bar
3         1       baz
4         1       yak
1         2       foo
2         2       bar
3         2       blah
4         2       yak
1         3       foo
2         3       bar
3         3       blah
4         3       yak", header = TRUE)

tab <- table(df1[c("video_id", "keyword")])

        keyword
video_id bar baz blah foo yak
       1   0   0    0   3   0
       2   3   0    0   0   0
       3   0   1    2   0   0
       4   0   0    0   0   3


df2 <- read.table(text="video_id  col1  col2
1         123   412
2         652   633
3         749   144
4         1738  1763", header = TRUE)

结果是：

  video_id col1 col2 bar baz blah foo yak
1        1  123  412   0   0    0   3   0
2        2  652  633   3   0    0   0   0
3        3  749  144   0   1    2   0   0
4        4 1738 1763   0   0    0   0   3

一旦您将表转换为DATA框架，您可以尝试<代码>合并> /COD>？当我尝试<代码>合并（数据，AS .Data .Fr.Matrix（Tab））< /C> >时，我得到所有的结果，但是ID列在中间——所以首先我得到表格数据，然后是ID列，然后是剩余部分，并强制<代码> by =“VIEOTHOID”。

在合并返回中，必须将唯一有效的列指定为错误。可以重新排列列<代码>您的.data[，c（2，1，3，4）]例如。另外，如果您想通过两个不唯一的列进行合并，您可以使用

by.x

和

by.y

。如果列

video\u id

相同，我不太明白为什么我需要

by.x

和

by.y

（尽管表中没有明确包含这样的列）。此时，我将邀请您发布一些示例数据：看见

tt <- aggregate(keyword ~ video_id, data = tab, FUN = table)
tt3 <- do.call("cbind", tt)
merge(data, tt3)

df1 <- read.table(text="video_id  user_id keyword
1         1       foo
2         1       bar
3         1       baz
4         1       yak
1         2       foo
2         2       bar
3         2       blah
4         2       yak
1         3       foo
2         3       bar
3         3       blah
4         3       yak", header = TRUE)

tab <- table(df1[c("video_id", "keyword")])

        keyword
video_id bar baz blah foo yak
       1   0   0    0   3   0
       2   3   0    0   0   0
       3   0   1    2   0   0
       4   0   0    0   0   3


df2 <- read.table(text="video_id  col1  col2
1         123   412
2         652   633
3         749   144
4         1738  1763", header = TRUE)

cbind(df2, tab[match(df2$video_id, rownames(tab)), ])

  video_id col1 col2 bar baz blah foo yak
1        1  123  412   0   0    0   3   0
2        2  652  633   3   0    0   0   0
3        3  749  144   0   1    2   0   0
4        4 1738 1763   0   0    0   0   3