R语言按附加条件关联合并两个data.frame的实现方法

需求说明 #

需要以两个表的type2列值相等为匹配条件，将table1中type1列的取值（A/B/C/D）作为列名，匹配table2中对应同名列的取值，完成合并。

示例数据构造 #

# 第一个数据框
table1<-data.frame(type1=c("A","B","C","D"),
                   type2=c("AAA","BBB","CCC","DDD") ,
                   value=seq(1:4)
)

# 第二个数据框
table2<-data.frame(
  type2=c("AAA","BBB","CCC","DDD","FFF","GGG"), 
  A= seq(1:6),
  B= seq(1:6),
  C= seq(1:6),
  D= seq(1:6),
  F= seq(1:6),
  G= seq(1:6)
)

实现方法 #

方法1：Base R 实现（无需安装额外包） #

核心逻辑是先按type2做左连接，再逐行根据type1的值索引table2对应列的取值：

# 按type2左连接，保留table1全部行
merge_tmp <- merge(table1, table2, by = "type2", all.x = TRUE)
# 逐行提取type1对应列的值
merge_tmp$new_value <- mapply(
  function(col_name, row_idx) merge_tmp[row_idx, as.character(col_name)],
  merge_tmp$type1,
  seq_len(nrow(merge_tmp))
)
# 筛选保留需要的列，得到最终结果
result <- merge_tmp[, c("type1", "type2", "value", "new_value")]

运行后输出的result和预期结果完全一致：

方法2：tidyverse 实现（简洁易读） #

如果日常使用tidyverse生态的包，可以用更简洁的管道操作实现：

library(dplyr)

result <- table1 %>%
  # 按type2左连接table2
  left_join(table2, by = "type2") %>%
  # 逐行处理，提取type1对应列的值
  rowwise() %>%
  mutate(new_value = cur_data()[[as.character(type1)]]) %>%
  # 选择需要的列
  select(type1, type2, value, new_value) %>%
  ungroup()

两种方法得到的结果完全相同，可以根据自己的使用习惯选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者silent_hunter