Согласование нескольких столбцов на разных кадрах данных и получение другого столбца

Я получил два больших кадра данных, один (df1) имеет эту структуру

   chr    init
1  12  25289552
2   3 180418785
3   3 180434779

Другой (df2) имеет этот

    V1    V2     V3
10  1     69094 medium
11  1     69094 medium
12  12 25289552 high
13  1     69095 medium
14  3 180418785 medium
15  3 180434779 low

То, что я пытаюсь сделать, - добавить столбец V3 от df2 до df1, чтобы получить информацию о мутации

   chr    init  Mut
1  12  25289552 high
2   3 180418785 medium
3   3 180434779 low

Я пытаюсь загрузить оба в R, а затем выполнить цикл for, используя совпадение, но он не работает. Вы знаете какой-нибудь особый способ сделать это? Я также открыт для использования awk или чего-то подобного

Ответ 1

Используйте merge

df1 <- read.table(text='  chr    init
1  12  25289552
2   3 180418785
3   3 180434779', header=TRUE)


df2 <- read.table(text='    V1    V2     V3
10  1     69094 medium
11  1     69094 medium
12  12 25289552 high
13  1     69095 medium
14  3 180418785 medium
15  3 180434779 low', header=TRUE)


merge(df1, df2, by.x='init', by.y='V2') # this works!
       init chr V1     V3
1  25289552  12 12   high
2 180418785   3  3 medium
3 180434779   3  3    low

Чтобы получить желаемый результат, как вы его показываете

output <- merge(df1, df2, by.x='init', by.y='V2')[, c(2,1,4)]
colnames(output)[3] <- 'Mut' 
output
  chr      init    Mut
1  12  25289552   high
2   3 180418785 medium
3   3 180434779    low

Ответ 2

df1 <- read.table(textConnection("   chr    init
 1  12  25289552
 2   3 180418785
 3   3 180434779"), header=T)

df2 <- read.table(textConnection("    V1    V2     V3
 10  1     69094 medium
 11  1     69094 medium
 12  12 25289552 high
 13  1     69095 medium
 14  3 180418785 medium
 15  3 180434779 low"), header=T)

# You have to select the values of df2$V3 such as their corresponding V2 
# are equal to the values of df1$init
df1$Mut <- df2$V3[ df2$V2 %in% df1$init]

df1
  chr      init    Mut
1  12  25289552   high
2   3 180418785 medium
3   3 180434779    low

Ответ 3

ли

df3 <- merge( df1, df2, by.x = "init", by.y = "V2" )
df3 <- df3[-3]
colnames( df3 )[3] <- "Mut"

дать вам то, что вы хотите?

Ответ 4

@user976991 комментарий работал на меня.

Та же идея, но нужно сопоставить две колонки.

Мой контекст домена - это база данных продуктов с несколькими записями (возможно, с ценами). Хотите отбросить старые update_nums и сохранить только самые последние по product_id.

raw_data <- data.table( product_id = sample(10:13, 20, TRUE), update_num = sample(1:3, 20, TRUE), stuff = rep(1, 20, sep = ''))
max_update_nums <- raw_data[ , max(update_num), by = product_id]
distinct(merge(dt, max_update_nums, by.x = c("product_id", "update_num"), by.y = c("product_id", "V1")))