R 在子集之后维护一组一致的行

我有一个场景，需要提供一个一致的数据表，并经常刷新

我的源数据可能如下所示：

Item     | Quantity
-------------------
Dog      | 2
Cat      | 1
Apple    | 6
Banana   | 2
Kiwi     | 4

我只需要从我的来源，可能会或可能不会出现一些项目。 目前，我正在使用子集选择感兴趣的项目：

groceries <- subset(data, item == "Apple"  | 
                           item == "Orange" | 
                           item == "Banana" |
                           item == "Kiwi"
)

但是，我需要为源中包含的项目包含空行，以便我的表在刷新之间保持一致：

Item     | Quantity
-------------------
Apple    | 6
Orange   |
Banana   | 2
Kiwi     | 4

是否有人能指导我如何最好地处理上述问题？

我们可以使用merge with all.x=TRUE：

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使用来自dplyr包的左_连接也可以实现同样的效果

#raw data
raw_data <- data.frame(raw_quantity = c(1,2,3), item = c("Apple", "Dog", "Lime"))

#parent file
parent_file <- data.frame(parent_quantity = c(0,2,3), item = c("Apple", "Banana", "Kiwi"))

library(dplyr)
x <- left_join(parent_file, raw_data, by = "item")

请注意，left_join保留了连接左侧的所有行，在本例中，这些行是父_文件，将为文档创建一个额外的列raw_quantity，可以通过

x <- x[, c("item", "parent_quantity")]

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不合并两个数据帧的另一种选择

library(dplyr)
item <- c("Apple", "Orange", "Banana", "Kiwi")

df1 %>%
  filter(Item %in% item) %>%
  tidyr::complete(Item = item)

# # A tibble: 4 x 2
#   Item   Quantity
#   <chr>     <int>
# 1 Apple         6
# 2 Banana        2
# 3 Kiwi          4
# 4 Orange       NA

---

创建一个包含感兴趣项目的数据框，并与原始数据框合并，而不是子集。类似于mergedf，data.frameItem=c…，by='Item'

x <- x[, c("item", "parent_quantity")]

library(dplyr)
item <- c("Apple", "Orange", "Banana", "Kiwi")

df1 %>%
  filter(Item %in% item) %>%
  tidyr::complete(Item = item)

# # A tibble: 4 x 2
#   Item   Quantity
#   <chr>     <int>
# 1 Apple         6
# 2 Banana        2
# 3 Kiwi          4
# 4 Orange       NA

data.frame(Item = item, Quantity = df1$Quantity[match(item, df1$Item)])

#     Item Quantity
# 1  Apple        6
# 2 Orange       NA
# 3 Banana        2
# 4   Kiwi        4