Question

我试图找出将数据从一个数据框连接到另一个数据框的最有效方法。我的想法是我有一个主数据集（df）和一个辅助数据集（查找）。我想将查找表中的数据附加到主数据集。

理论数据如下：

COLUMN_A <- 1:5
COLUMN_B <- 1:5
LOOKUP_COL <- letters[1:5]


df <- data.frame(COLUMN_A,COLUMN_B,LOOKUP_COL) 

  COLUMN_A COLUMN_B LOOKUP_COL
1        1        1          a
2        2        2          b
3        3        3          c
4        4        4          d
5        5        5          e

COLUMN_A <- 2*(1:5)
LOOKUP_COL <- letters[1:5]
SPARE_COL <- runif(5)

lookup <- data.frame(COLUMN_A,LOOKUP_COL,SPARE_COL) 

  COLUMN_A LOOKUP_COL SPARE_COL
1        1          a 0.6113499
2        2          b 0.3712987
3        3          c 0.3551038
4        4          d 0.6650248
5        5          e 0.2680611

到目前为止，我一直在这样做：

results <- merge(df,lookup,by='LOOKUP_COL')

这为我提供了：

  LOOKUP_COL COLUMN_A.x COLUMN_B COLUMN_A.y SPARE_COL
1          a          1        1          1 0.6113499
2          b          2        2          2 0.3712987
3          c          3        3          3 0.3551038
4          d          4        4          4 0.6650248
5          e          5        5          5 0.2680611

因此，似乎整个查找表已合并到主数据中，SPARE_COL对需求过剩 - 如何控制哪些列传递到主数据？基本上，我试图理解如何在R中使用excel vlookup的功能。

感谢

Answer 1

编辑：这个使用SPARE_COL作为保留而不是COLUMN_A。如果在不同的数据框中具有相同名称的列，则具有索引的解决方案将要求您在将所有内容合并之前在其中一个数据框中重命名它们。

单列

您可以通过仅将要合并的列传递给函数merge来执行此操作。显然，您必须在选择中保留用于合并的列。举个例子，这就变成了：

keep <- c('LOOKUP_COL','SPARE_COL')
results <- merge(df,lookup[keep],by='LOOKUP_COL')

结果是

> results
  LOOKUP_COL COLUMN_A COLUMN_B  SPARE_COL
1          a        1        1 0.75670441
2          b        2        2 0.52122950
3          c        3        3 0.99338019
4          d        4        4 0.71904088
5          e        5        5 0.05405722

首先选择列，可以让merge更快地完成工作，并且您不必费心在合并后找到所需的列。

如果速度是一个问题并且合并很简单，您可以通过使用索引手动执行合并来加快速度：

id <- match(df$LOOKUP_COL, lookup$LOOKUP_COL)
keep <- c('SPARE_COL')
results <- df
results[keep] <- lookup[id,keep, drop = FALSE]

这给出了相同的结果，并提供了良好的加速。

时序

在下面的测试中，双柱情况下的加速比大约是6倍：

     test replications elapsed relative user.self sys.self user.child
1 code1()          100    6.30    6.117      6.30        0         NA
2 code2()          100    1.03    1.000      1.03        0         NA
  sys.child
1        NA
2        NA

测试代码：

N <- 10000

COLUMN_A <- 1:N
COLUMN_B <- 1:N
LOOKUP_COL <- sample(letters[3:7], N, replace = TRUE)
LOOKUP_2 <- sample(letters[10:14], N, replace = TRUE)


df <- data.frame(COLUMN_A,COLUMN_B,LOOKUP_COL, LOOKUP_2) 

COLUMN_A <- 2*(1:36)
LOOKUP_COL <- rep(letters[1:6], each = 6)
LOOKUP_2 <- rep(letters[10:15], times = 6)
SPARE_COL <- runif(36)

lookup <- data.frame(COLUMN_A,LOOKUP_COL, LOOKUP_2, SPARE_COL) 

code1 <- function(){
  keep <- c('LOOKUP_COL','SPARE_COL', 'LOOKUP_2')
  results <- merge(df,lookup[keep],by=c('LOOKUP_COL', 'LOOKUP_2'))
}

code2 <- function(){
  lookups <- c('LOOKUP_COL','LOOKUP_2')
  id <- match(interaction(df[lookups]), 
              interaction(lookup[lookups]))
  keep <- c('SPARE_COL')
  results <- df
  results[keep] <- lookup[id,keep, drop = FALSE]
}

require(rbenchmark)

benchmark(code1(),code2())

Answer 2

对于操作和合并数据帧，我建议包dplyr：

library(dplyr)
df %>%
  left_join(lookup, by=c("LOOKUP_COL")) %>%
  select(LOOKUP_COL, COLUMN_A=COLUMN_A.x, COLUMN_B, COLUMN_C=COLUMN_A.y)

什么是最干净的＆amp;在R中连接两个表（数据帧）的有效方法？

2 个答案:

单列

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时序