の条件付き検索R

Question

dfテーブルの空白（欠落）郵便番号を、名前に基づいてziplessという別のテーブルの郵便番号と置き換えようとしています。 ベスト・アプローチは何ですか？ forループはおそらく非常に遅いでしょう。

私はこのようなもので試していましたが、うまくいきません。

df$zip_new <- ifelse(df, is.na(zip_new), 
        left_join(df,zipless, by = c("contbr_nm" = "contbr_nm")), 
        zip_new) 

私は、このアプローチを使用して動作させることができたが、私はそれが最高のものではないと確信しています。 最初にルックアップテーブルから新しい列を追加し、次のステップで必要に応じてそれを使い分けました。

library(dplyr) 
#temporarly renaming the lookup column in the lookup table 
zipless <- plyr::rename(zipless, c("zip_new"="zip_new_temp")) 
#adding the lookup column to the main table 
df <- left_join(df, zipless, by = c("contbr_nm" = "contbr_nm")) 
#taking over the value from the lookup column zip_new_temp if the condition is met, else, do nothing. 
df$zip_new <- ifelse((df$zip_new == "") & 
           (df$contbr_nm %in% zipless$contbr_nm), 
          df$zip_new_temp, 
          df$zip_new) 

これを行うには適切な方法はありますか？

ありがとうございました！

Answer 1

matchを使用して、必要なzipを取得することをお勧めします。何かが好きです：

miss_zips = is.na(df$zip_new) 
df$zip_new[miss_zips] = zipless$zip_new[match(
    df$contbr_nm[miss_zips], 
    zipless$contbr_nm 
)] 

サンプルデータなし完全にあなたのカラム名はわかりませんが、そのようなものはうまくいくはずです。

Answer 2

data.tableパッケージは、このようなパッケージにのみお勧めします。しかし、あなたの一般的なアプローチは正しいです。 data.table -packageは構文がはるかに優れており、大きなデータセットを処理するように設計されています。 data.tableで

それはおそらく次のようになります。

zipcodes <- data.table(left_join(df, zipless, by = "contbr_nm")) 
zipcodes[, zip_new := ifelse(is.na(zip_new), zip_new_temp, zip_new)]