将数据帧中单元格中的多个元素映射到R中的另一个数据帧

我有一个只有一列的表：

df <- data.frame(Interest = c("a,b,c,d,e","a,b,d","e,c,b","d,f"))

Interest  
----
a,b,c,d,e  
a,b,d  
e,c,b  
d,f

---

df我不确定您为什么需要这种输出格式，但这段代码将提供您想要的

library(tidyr)
library(dplyr)

df$Id=1:dim(df)[1]
df=df %>%
    transform(input = strsplit(input, ",")) %>%
    unnest(input)
df=merge(df,map,by.x='input',by.y='key',all.x=T)
df%>%group_by(Id)%>%dplyr::summarise(Interest=paste(input,collapse = ","),Mapped=paste(value,collapse = ","))

# A tibble: 4 × 3
     Id  Interest    Mapped
  <chr>     <chr>     <chr>
1     1 a,b,c,d,e 1,2,3,4,5
2     2     a,b,d     1,2,4
3     3     b,c,e     2,3,5
4     4       d,f       4,6

library（tidyr）
图书馆（dplyr）
df$Id=1:dim（df）[1]
df=df%>%
转换（输入=strsplit（输入，“，”））%>%
unnest（输入）
df=merge（df，map，by.x='input'，by.y='key'，all.x=T）
df%%>%group_by（Id）%%>%dplyr:：summary（兴趣=粘贴（输入，折叠=“，”），映射=粘贴（值，折叠=“，”）
#一个tibble:4×3
Id兴趣映射
1 a，b，c，d，e 1,2,3,4,5
2 a，b，d 1，2，4
3 b，c，e 2，3，5
4d，f4,6
我不确定您为什么需要此输出格式，但此代码将提供您所需的内容

library(tidyr)
library(dplyr)

df$Id=1:dim(df)[1]
df=df %>%
    transform(input = strsplit(input, ",")) %>%
    unnest(input)
df=merge(df,map,by.x='input',by.y='key',all.x=T)
df%>%group_by(Id)%>%dplyr::summarise(Interest=paste(input,collapse = ","),Mapped=paste(value,collapse = ","))

# A tibble: 4 × 3
     Id  Interest    Mapped
  <chr>     <chr>     <chr>
1     1 a,b,c,d,e 1,2,3,4,5
2     2     a,b,d     1,2,4
3     3     b,c,e     2,3,5
4     4       d,f       4,6

library（tidyr）
图书馆（dplyr）
df$Id=1:dim（df）[1]
df=df%>%
转换（输入=strsplit（输入，“，”））%>%
unnest（输入）
df=merge（df，map，by.x='input'，by.y='key'，all.x=T）
df%%>%group_by（Id）%%>%dplyr:：summary（兴趣=粘贴（输入，折叠=“，”），映射=粘贴（值，折叠=“，”）
#一个tibble:4×3
Id兴趣映射
1 a，b，c，d，e 1,2,3,4,5
2 a，b，d 1，2，4
3 b，c，e 2，3，5
4d，f4,6
我的数据集较小，因为我很懒：

interest = data.frame(interest = c('a,b,c', 'a,c'))
keyvalue = data.frame(kv = c('a|1', 'b|2', 'c|3'))

可以使用
qdap:：mgsub
。做一些“繁重的工作”

具体地说，我们使用键-值对，并使用tidyr的separate创建一个两列data.frame。然后使用
qdap:：mgsub
来gsub模式和替换的向量

library(dplyr)
library(tidyr)
keyv <- keyvalue %>% separate(kv, into = c('Interest', 'Value'), sep = '\\|')
library(qdap)
interest$interest <- paste0(interest$interest,
                            '|',
                            mgsub(keyv$Interest, keyv$Value, interest$interest))

我的数据集较小，因为我懒惰：

interest = data.frame(interest = c('a,b,c', 'a,c'))
keyvalue = data.frame(kv = c('a|1', 'b|2', 'c|3'))

可以使用
qdap:：mgsub
。做一些“繁重的工作”

具体地说，我们使用键-值对，并使用tidyr的separate创建一个两列data.frame。然后使用
qdap:：mgsub
来gsub模式和替换的向量

library(dplyr)
library(tidyr)
keyv <- keyvalue %>% separate(kv, into = c('Interest', 'Value'), sep = '\\|')
library(qdap)
interest$interest <- paste0(interest$interest,
                            '|',
                            mgsub(keyv$Interest, keyv$Value, interest$interest))

一个简单的
strsplit
和
sapply
应该可以：

df$Mapped <- sapply(strsplit(as.character(df$Interest), split = ","), 
                    function(x) paste0(df1[match(x, df1$Key), "Value"], collapse = ","))

df
#   Interest    Mapped
#1 a,b,c,d,e 1,2,3,4,5
#2     a,b,d     1,2,4
#3     e,c,b     5,3,2
#4       d,f       4,6

df$Mapped一个简单的
strsplit
和
sapply
应该可以：

df$Mapped <- sapply(strsplit(as.character(df$Interest), split = ","), 
                    function(x) paste0(df1[match(x, df1$Key), "Value"], collapse = ","))

df
#   Interest    Mapped
#1 a,b,c,d,e 1,2,3,4,5
#2     a,b,d     1,2,4
#3     e,c,b     5,3,2
#4       d,f       4,6

df$Mapped请使用
dput
的输出或以代码而不是当前格式将数据发布到您的问题中。目前很难访问，如果没有它，我们无法真正了解真正的底层结构。请使用
dput
的输出或以代码而不是当前格式将数据发布到您的问题中。目前很难访问，如果没有它，我们真的不知道真正的底层结构。我喜欢你的答案~但我只是修改了输入数据类型~看起来输入数据不再需要使用
tidyr:：separate
，因为键值对已经在两列中。感谢您指出我喜欢您的答案~但是我刚刚修改了输入数据类型~看起来输入数据不再需要使用
tidyr:：separate
，因为键值对已经在两列中。谢谢你指出这一点