如何在R中比较数据框X中同行ID是否属于数据框Y的同一组？

现有数据结构 #

数据框X #

ID1  ID2
1     5
1     2
1     3
2     3
3     4

数据框Y #

ID  GROUP
1    5
2    5     
3    6
4    6

需求 #

判断数据框X中每行的ID1与ID2是否在数据框Y中属于同一GROUP，期望输出结果如下：

ID1  ID2  SAME.GROUP
1     2    YES
2     3    NO
3     4    YES

解决方案 #

R语言（dplyr包）实现 #

• 先将数据框X与Y关联，分别获取ID1和ID2对应的分组
• 对比两个分组是否一致，生成结果列

library(dplyr)

# 构建示例数据
X <- data.frame(ID1 = c(1,1,1,2,3), ID2 = c(5,2,3,3,4))
Y <- data.frame(ID = c(1,2,3,4), GROUP = c(5,5,6,6))

# 关联ID1对应的分组
X <- X %>% left_join(Y, by = c("ID1" = "ID")) %>% rename(GROUP1 = GROUP)
# 关联ID2对应的分组
X <- X %>% left_join(Y, by = c("ID2" = "ID")) %>% rename(GROUP2 = GROUP)

# 判断是否同组并生成结果列，最后保留需要的字段
X <- X %>% 
  mutate(SAME.GROUP = ifelse(GROUP1 == GROUP2, "YES", "NO")) %>%
  select(ID1, ID2, SAME.GROUP)

# 输出结果
print(X)

Python语言（Pandas库）实现 #

• 通过两次关联操作，分别获取ID1和ID2在Y中的分组
• 逐行对比分组是否相同，生成结果列

import pandas as pd

# 构建示例数据
X = pd.DataFrame({"ID1": [1,1,1,2,3], "ID2": [5,2,3,3,4]})
Y = pd.DataFrame({"ID": [1,2,3,4], "GROUP": [5,5,6,6]})

# 关联ID1对应的分组
X = X.merge(Y, left_on="ID1", right_on="ID", how="left").rename(columns={"GROUP": "GROUP1"})
# 关联ID2对应的分组
X = X.merge(Y, left_on="ID2", right_on="ID", how="left").rename(columns={"GROUP": "GROUP2"})

# 判断是否同组并生成结果列，筛选目标字段
X["SAME.GROUP"] = X.apply(lambda row: "YES" if row["GROUP1"] == row["GROUP2"] else "NO", axis=1)
X = X[["ID1", "ID2", "SAME.GROUP"]]

# 输出结果
print(X)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nat