R 数据帧的逻辑合并
我有两个数据框，其中一个包含了大量实验的特定顺序，一式三份（DF1设计表）；另一份包含这些实验的结果（一式三份，DF2为结果表）。第一个数据帧具有随机的实验顺序，结果表具有不同的顺序 DF1的前六个色谱柱包含实验因素，如温度、试剂当量等。。。结果表DF2也有相同的六列以及包含实验结果的其他列，例如产率、各种试剂的转化率等 各表的行数不同。结果表比设计表少三行 如何将这两个表合并，以便将结果附加到设计中，从而使设计表中的实验参数与实验表中的相应结果相匹配 DF1 但一式三份 DF2 再次一式三份，注意少了一行。请注意，结果列多于显示的结果列 关于所有这些工作的要点：我正在考虑是否可以将包RcmdrPlugin.DoE应用于一些实际数据 至于我试过什么。。。我考虑过在逻辑函数中使用sapply、cbind和ifelseR 数据帧的逻辑合并,r,R,我有两个数据框，其中一个包含了大量实验的特定顺序，一式三份（DF1设计表）；另一份包含这些实验的结果（一式三份，DF2为结果表）。第一个数据帧具有随机的实验顺序，结果表具有不同的顺序 DF1的前六个色谱柱包含实验因素，如温度、试剂当量等。。。结果表DF2也有相同的六列以及包含实验结果的其他列，例如产率、各种试剂的转化率等 各表的行数不同。结果表比设计表少三行 如何将这两个表合并，以便将结果附加到设计中，从而使设计表中的实验参数与实验表中的相应结果相匹配 DF1 但一式三份 DF2 再次一式三份，
sapply(
DF3 <- ifelse( DF1[,1] == DF2[,1] | DF1[,2] == DF2[,2] | DF2[,3] == DF2[,3],
cbind(DF1, DF2[,3]), NA)
)
另一个data.frame包含标题A、B、C和D以及包含收益率、转换和其他结果的列。我需要第一个data.frame与末尾标记的yield etc完全相同。data.table包（允许使用x[y]语法）使这项工作非常简单。假设
df1df2require(data.table)
dt1 <- data.table(df1, key=c("V1","V2","V3"))
dt2 <- data.table(df2, key=c("V1","V2","V3"))
dt2[dt1]
# V1 V2 V3 V4
# 1: T1 A1 B1 1
# 2: T1 A1 B2 NA
# 3: T1 A2 B1 3
# 4: T1 A2 B2 1
# 5: T2 A1 B1 2
# 6: T2 A1 B2 2
# 7: T2 A2 B1 3
# 8: T2 A2 B2 2
require（data.table）
dt1data.tablepackage（允许x[y]语法）使这项工作非常简单。假设df1
和df2
是您的数据帧：
require(data.table)
dt1 <- data.table(df1, key=c("V1","V2","V3"))
dt2 <- data.table(df2, key=c("V1","V2","V3"))
dt2[dt1]
# V1 V2 V3 V4
# 1: T1 A1 B1 1
# 2: T1 A1 B2 NA
# 3: T1 A2 B1 3
# 4: T1 A2 B2 1
# 5: T2 A1 B1 2
# 6: T2 A1 B2 2
# 7: T2 A2 B1 3
# 8: T2 A2 B2 2
require（data.table）
dt1您的标题提到“合并”，但您似乎没有尝试过merge
功能。（还是我遗漏了什么？）
以下是前两个示例data.frame
s：
DF1 <- structure(list(T1 = c("T2", "T1", "T2", "T1", "T2", "T1", "T2"
), A1 = c("A1", "A2", "A2", "A1", "A1", "A2", "A2"), B1 = c("B1",
"B1", "B1", "B2", "B2", "B2", "B2")), .Names = c("T1", "A1",
"B1"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))
DF2 <- structure(list(T1 = c("T1", "T2", "T1", "T2", "T2", "T2"), A2 = c("A2",
"A2", "A1", "A1", "A2", "A1"), B2 = c("B1", "B1", "B1", "B2",
"B2", "B1"), X1 = c(3L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L)), .Names = c("T1",
"A2", "B2", "X1"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
下面是Arun创建的两个data.frame
s上的merge
的结果。请注意，我们不需要指定要合并的列，因为它们具有公共列名
merge(df1, df2, all = TRUE)
# V1 V2 V3 run.no run.no.std.rp Block.ccd A B C D
# 1 T1 A1 B1 4 C0.3 0 450 120.0 8 4.000
# 2 T1 A1 B2 NA <NA> NA NA NA NA NA
# 3 T1 A2 B1 2 C0.7 0 450 120.0 2 4.000
# 4 T1 A2 B2 1 C0.17 0 400 147.5 5 2.675
# 5 T2 A1 B1 7 C0.15 0 450 120.0 2 1.350
# 6 T2 A1 B2 5 C0.4 0 350 120.0 8 4.000
# 7 T2 A2 B1 3 C0.6 0 350 175.0 2 4.000
# 8 T2 A2 B2 6 C0.16 0 350 120.0 2 1.350
merge（df1、df2、all=TRUE）
#V1 V2 V3 run.no run.no.std.rp Block.ccd A B C D
#1 T1 A1 B1 4 C0.3 0 450 120.0 8 4.000
#2 T1 A1 B2 NA NA NA NA
#3 T1 A2 B1 2 C0.7 0 450 120.0 2 4.000
#4 T1 A2 B2 1 C0.17 0 400 147.5 5 2.675
#5 T2 A1 B1 7 C0.15 0 450 120.0 2 1.350
#6 T2 A1 B2 5 C0.4 0 350 120.0 8 4.000
#7 T2 A2 B1 3 C0.6 0 350 175.0 2 4.000
#8 T2 A2 B2 6 C0.16 0 350 120.0 2 1.350
您的标题提到了“合并”，但您似乎没有尝试过合并功能。（还是我遗漏了什么？）
以下是前两个示例data.frame
s：
DF1 <- structure(list(T1 = c("T2", "T1", "T2", "T1", "T2", "T1", "T2"
), A1 = c("A1", "A2", "A2", "A1", "A1", "A2", "A2"), B1 = c("B1",
"B1", "B1", "B2", "B2", "B2", "B2")), .Names = c("T1", "A1",
"B1"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))
DF2 <- structure(list(T1 = c("T1", "T2", "T1", "T2", "T2", "T2"), A2 = c("A2",
"A2", "A1", "A1", "A2", "A1"), B2 = c("B1", "B1", "B1", "B2",
"B2", "B1"), X1 = c(3L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L)), .Names = c("T1",
"A2", "B2", "X1"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
下面是Arun创建的两个data.frame
s上的merge
的结果。请注意，我们不需要指定要合并的列，因为它们具有公共列名
merge(df1, df2, all = TRUE)
# V1 V2 V3 run.no run.no.std.rp Block.ccd A B C D
# 1 T1 A1 B1 4 C0.3 0 450 120.0 8 4.000
# 2 T1 A1 B2 NA <NA> NA NA NA NA NA
# 3 T1 A2 B1 2 C0.7 0 450 120.0 2 4.000
# 4 T1 A2 B2 1 C0.17 0 400 147.5 5 2.675
# 5 T2 A1 B1 7 C0.15 0 450 120.0 2 1.350
# 6 T2 A1 B2 5 C0.4 0 350 120.0 8 4.000
# 7 T2 A2 B1 3 C0.6 0 350 175.0 2 4.000
# 8 T2 A2 B2 6 C0.16 0 350 120.0 2 1.350
merge（df1、df2、all=TRUE）
#V1 V2 V3 run.no run.no.std.rp Block.ccd A B C D
#1 T1 A1 B1 4 C0.3 0 450 120.0 8 4.000
#2 T1 A1 B2 NA NA NA NA
#3 T1 A2 B1 2 C0.7 0 450 120.0 2 4.000
#4 T1 A2 B2 1 C0.17 0 400 147.5 5 2.675
#5 T2 A1 B1 7 C0.15 0 450 120.0 2 1.350
#6 T2 A1 B2 5 C0.4 0 350 120.0 8 4.000
#7 T2 A2 B1 3 C0.6 0 350 175.0 2 4.000
#8 T2 A2 B2 6 C0.16 0 350 120.0 2 1.350
可能是我给出的示例数据，但当我将代码与现有数据一起使用时，会出现错误。“[.data.table”（dt2，dt1）中的错误：typeof x.Temp（double）！=typeof i.Block.ccd（integer）Hi@Arun，我建议的表有102行。上面的代码是将data.frame转换为data.table的唯一方法吗？Hi@Arun，我的实际数据返回，[.data.table
（dt2，dt1）中的错误：x.“Temp”是一个连接到i的因子列。“Temp”类型为“integer”。因子列必须连接到因子列或字符列。它可能与我提供的示例数据有关，但当我将代码与我拥有的数据一起使用时，“[.data.table”（dt2，dt1）：typeof x.Temp（double）！=typeof i.Block.ccd（integer）中出现错误Hi@Arun，我建议的表有102行。上面的代码是将data.frame转换为data.table的唯一方法吗？Hi@Arun，我的真实数据返回，[.data.table
（dt2，dt1）中的错误：x.“Temp”是一个要连接到i的因子列。“Temp”类型为“整数”。因子列必须连接到因子列或字符列。将尝试此操作并返回报告，@anadaBoth answers处理给定的示例数据。感谢您的帮助。我勾选了两个答案，但默认设置只允许一个答案占优势。特别感谢@Arun用于吸引我对data.tables的注意。当应用于我的真实数据集时，我得到了“fix.by（by.x，x）中的错误）：“by”必须匹配列数“这是我的尝试，尝试。1@user1945827，第6-9列和第2、3、6、4列的名称是什么？你可以尝试两件事之一：（1）使用列名，就像我在示例中所做的那样；（2）重命名每个数据集中的相关列，使它们相同（换句话说，DF1中的第6列应与DF2中的第2列同名）使用列名，就像我在我的示例作品中所做的那样，因为没有返回任何错误。谢谢。我将尝试此操作并向您报告，@anadaBoth answers对给定的示例数据进行了处理。Than
merge(DF1, DF2,
by.x = c("T1", "A1", "B1"),
by.y = c("T1", "A2", "B2"),
all = TRUE)
# T1 A1 B1 X1
# 1 T1 A1 B1 1
# 2 T1 A1 B2 NA
# 3 T1 A2 B1 3
# 4 T1 A2 B2 NA
# 5 T2 A1 B1 2
# 6 T2 A1 B2 2
# 7 T2 A2 B1 3
# 8 T2 A2 B2 2
merge(df1, df2, all = TRUE)
# V1 V2 V3 run.no run.no.std.rp Block.ccd A B C D
# 1 T1 A1 B1 4 C0.3 0 450 120.0 8 4.000
# 2 T1 A1 B2 NA <NA> NA NA NA NA NA
# 3 T1 A2 B1 2 C0.7 0 450 120.0 2 4.000
# 4 T1 A2 B2 1 C0.17 0 400 147.5 5 2.675
# 5 T2 A1 B1 7 C0.15 0 450 120.0 2 1.350
# 6 T2 A1 B2 5 C0.4 0 350 120.0 8 4.000
# 7 T2 A2 B1 3 C0.6 0 350 175.0 2 4.000
# 8 T2 A2 B2 6 C0.16 0 350 120.0 2 1.350