R语言使用dplyr将数据框指定行替换为新数据框数据的实现方法

你需要替换mydata中2021年9月15、16日的全量小时数据，用dplyr实现有两种常用方案，按需选择即可。 #

方案1：全量替换指定日期数据（适配你的场景，新数据覆盖两天全小时记录） #

这个方案操作简单无冗余，适合当前newmydata已经包含两天完整48条小时粒度记录的场景：

# 先加载依赖包
library(dplyr)
library(lubridate)

# 处理逻辑：先删除旧数据中对应日期的记录，再拼接修正数据
mydata_updated <- mydata %>%
  # 过滤掉9月15、16日的旧数据
  filter(!datex %in% ymd(c("2021-09-15", "2021-09-16"))) %>%
  # 拼接修正后的新数据
  bind_rows(newmydata)

方案2：按主键匹配更新（适配新数据仅包含部分需要修正的小时记录的场景） #

这个方案不需要提前删除旧数据，会自动匹配相同主键的行完成更新，未匹配的行保持不变：

mydata_updated <- mydata %>%
  rows_update(
    y = newmydata,
    # 指定匹配主键：日期、小时、门店三个字段共同确定唯一一条小时销售记录
    by = c("datex", "hourx", "store")
  )

结果验证 #

你可以用下面的代码确认替换是否成功：

# 统计相邻日期的记录数，15、16日应该各有24条小时记录
mydata_updated %>%
  filter(datex %in% ymd(c("2021-09-14", "2021-09-15", "2021-09-16", "2021-09-17"))) %>%
  group_by(datex) %>%
  summarise(小时记录数 = n())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Faryan