rデータを2つのデータフレームに一致させ、一致する行の別の列にあるテキストをチェックします。

Question

私は2つのデータフレームstu1とstu2を持っています。両方とも一致するID列を持ちますが、他の列では変数が異なります。例えば

、stu1：

ID, Grade, Group, Age 
ad1, A, Green, 14 
bc1, B, Green, 13 
cd1, B, Blue, 14 
fs3, C, Red, 13 

stu2：私は何をしようとしている

ID, Prog, Loc, Year 
bc1, LSC1, Ext, 2013 
cd1, LSC1, Ext, 2013 
cd1, BSC1, Int, 2013 
ad1, BSC2, Int, 2012 
rs2, KHL4, Ext, 2014 

は、別のテキストかどうかをチェックしstu1の学生のIDがstu2内に存在するかどうかをチェックしています対応する行の列は私の文字列と一致します。 Prog =='BSC*'stu1に "Yes"または "No"という新しい列を作成します。

ので、stu1のための結果は次のようになります。

ID, Grade, Group, Age, BSCProg 
ad1, A, Green, 14, Yes 
bc1, B, Green, 13, No 
cd1, B, Blue, 14, Yes 
fs3, C, Red, 13, No 

私は例えば、失敗した多くの様々な方法を試してみた：

stu1$BSCProg <- ifelse(stu2[grepl("BSC", stu2$Prog) & match(paste0(stu1$ID), 
    paste0(stu1$ID)),], "Yes", "No") 

stu1$BSCProg <- ifelse(is.na(match(paste0(stu1$ID), 
    paste0(stu2$ID) & stu2[grepl("BSC", stu2$Prog),])),"No","Yes") 

stu1$BSCProg <- ifelse(stu1$ID %in% stu2$ID & grepl('BSC', stu2$Prog), "Yes", "No") 

Answer 1

あなたは列の比較を行うことができるように、私は2つのテーブルをマージすることでこれを行うだろう。

library(data.table) 

setDT(stu1) 
setDT(stu2) 

dat <- merge(stu1, 
      stu2[Prog %like% "BSC", .(ID, BSCProg = Prog)], 
      by = "ID", 
      all.x = TRUE) 

dat[, BSCProg := ifelse(is.na(BSCProg), "No", "Yes")] 

結果：data.table使用ビットこと

#  ID Grade Group Age BSCProg 
# 1: ad1  A Green 14  Yes 
# 2: bc1  B Green 13  No 
# 3: cd1  B Blue 14  Yes 
# 4: fs3  C Red 13  No 

開梱を、最初のステップは、stu1にstu2からIDとProg列をマージすることです。 Prog %like% "BSC"セクションでは、Prog列の値に「BSC」が含まれている行のみがマージされます。 BSCProg = Progは、最後に必要な列に列の名前を変更することです。

これが行われると、列の値はNAまたはBSC1,BSC2のような値になります。最後の文BSCProg := ifelse(is.na(BSCProg), "No", "Yes")はNAを「いいえ」に変更し、それ以外の場合は「はい」にします。

Answer 2

あなたはmergeID最初で、その後、作成することができます新しい列。ここdata.table解決策は以下のとおりです。

library(data.table) 
setDT(stu1, key="ID") 
setDT(stu2, key="ID") 
stu1 = merge(stu1, stu2, all.x=TRUE) 
stu1[, BSCProg:=ifelse(grepl("^BSC", Prog), "Yes", "No")] 

Answer 3

dplyrおよびtidyr溶液。 stu3が最終出力です。

library(dplyr) 
library(tidyr) 

stu1 <- data_frame(ID = c("ad1", "bc1", "cd1", "fs3"), 
        Grade = c("A", "B", "B", "C"), 
        Group = c("Green", "Green", "Blue", "Red"), 
        Age = c(14, 13, 14, 13)) 

stu2 <- data_frame(ID = c("bc1", "cd1", "cd1", "ad1", "rs2"), 
        Prog = c("LSC1", "LSC1", "BSC1", "BSC2", "KHL4"), 
        Loc = c("Ext", "Ext", "Int", "Int", "Ext"), 
        Year = c(2013, 2013, 2013, 2012, 2014)) 


stu3 <- stu1 %>% 
    full_join(stu2 %>% select(ID, Prog), by = "ID") %>% 
    mutate(BSCProg = ifelse(grepl("BSC", Prog), "Yes", "No")) %>% 
    drop_na(Grade) %>% 
    select(-Prog) %>% 
    group_by(ID) %>% 
    arrange(desc(BSCProg)) %>% 
    slice(1)