R 将观察值从一个表匹配到另一个由字符串组成的表变量

我有两个叫做A和B的数据集

 library(data.table)
 Farm.Type <- c("Fruits","Vegetables","Livestock")
 Produce.All <- c("Apple, Orange, Pears, Strawberries","Broccoli, Cabbage, Spinach","Cow, Pig, Chicken")

 Store <- c("Convenience","Wholesale","Grocery","Market")
 Produce <- c("Oranges","Watermelon","Cabbage","Pig")
 Farm <- c("Fruits","","Vegetables","Livestock")

 A <- data.table(Farm.Type, Produce.All)
 B <- data.table(Store, Produce)

库（data.table）
农场类型
否则。（您仍然需要将其添加到B数据帧）

与：

library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)

mutate(A, Produce.All=stri_split_regex(Produce.All, ", ")) %>% 
  unnest(Produce.All) -> A_long

left_join(B, A_long, by=c("Produce"="Produce.All"))

我当然希望这不是家庭作业

否则。（您仍然需要将其添加到B数据帧）

与：

library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)

mutate(A, Produce.All=stri_split_regex(Produce.All, ", ")) %>% 
  unnest(Produce.All) -> A_long

left_join(B, A_long, by=c("Produce"="Produce.All"))

而且，我当然希望这不是家庭作业。
重复hrbrmstr的答案，但坚持使用
数据。表和一些基本R：

longA <- 
  stack(
    setNames(
      strsplit(A[, Produce.All], ", "),
      A[, Farm.Type]
    )
  )

merge(longA, B, by.x = "values", by.y = "Produce", all.y = TRUE)
#      values        ind       Store
#1    Cabbage Vegetables     Grocery
#2    Oranges       <NA> Convenience
#3        Pig  Livestock      Market
#4 Watermelon       <NA>   Wholesale

# Or using a data.table merge, if you like
setDT(longA)[B, on = c(values = "Produce")]

longA重复hrbrmstr的答案，但坚持使用
数据。表
和一些基本R：

longA <- 
  stack(
    setNames(
      strsplit(A[, Produce.All], ", "),
      A[, Farm.Type]
    )
  )

merge(longA, B, by.x = "values", by.y = "Produce", all.y = TRUE)
#      values        ind       Store
#1    Cabbage Vegetables     Grocery
#2    Oranges       <NA> Convenience
#3        Pig  Livestock      Market
#4 Watermelon       <NA>   Wholesale

# Or using a data.table merge, if you like
setDT(longA)[B, on = c(values = "Produce")]

longA为什么你不愿意更改表A的格式？嗨，我不是真的反对更改表A。但是，我很好奇，如果不经过转换表A的附加步骤，是否有可能的解决方案。为什么你不愿意更改表A的格式？嗨，我不是真的反对更改表A。但是，我很好奇，如果不经过转换表a的附加步骤，是否有可能的解决方案。（如果使用
数据，则不是base R。table
：-）您应该回答这个问题@Jota。感谢您的帮助。是的，我看到它在处理字符串时会变得复杂。我曾想过使用某种形式的for或while循环，并将do与grep函数结合使用，但我发现转换数据更简单。（如果使用
data.table
：-）您应该回答这个问题@Jota。感谢您的帮助。是的，我看到它在处理字符串时会变得复杂。我曾想过使用某种for或while循环，并将doing与grep函数结合使用，但我发现只转换数据是多么简单。
library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)

mutate(A, Produce.All=stri_split_regex(Produce.All, ", ")) %>% 
  unnest(Produce.All) -> A_long

left_join(B, A_long, by=c("Produce"="Produce.All"))

longA <- 
  stack(
    setNames(
      strsplit(A[, Produce.All], ", "),
      A[, Farm.Type]
    )
  )

merge(longA, B, by.x = "values", by.y = "Produce", all.y = TRUE)
#      values        ind       Store
#1    Cabbage Vegetables     Grocery
#2    Oranges       <NA> Convenience
#3        Pig  Livestock      Market
#4 Watermelon       <NA>   Wholesale

# Or using a data.table merge, if you like
setDT(longA)[B, on = c(values = "Produce")]