7

我有两组数据，包括前数据和后数据。受访者有唯一的 ID，我想创建一个子集，其中仅包括对这两项调查都做出回应的人。示例数据集：

pre.data <- data.frame(ID = c(1:10), Y = sample(c("yes", "no"), 10, replace = TRUE),
  Survey = 1)

post.data <- data.frame(ID = c(1:3,6:10), Y = sample(c("yes", "no"), 8, replace = TRUE),
  Survey = 2)

all.data <- rbind(pre.data, post.data)

我有以下功能：

match <- function(dat1, dat2, dat3){  #dat1 is whole dataset(both stitched together) 
  #dat2 is pre dataset #dat3 is post dataset
  selectedRows <- (dat1$ID %in% dat2$ID & 
                     dat1$ID %in% dat3$ID)

  matchdata <- dat1[selectedRows,]
  return(matchdata)
}

prepost.match.data <- match(all.data, pre.data, post.data)

我认为必须有比这个功能更好的方法来做同样的事情，但我想不出怎么做。我是怎么做的似乎有点乱。我的意思是，它起作用了——它做我想做的事，但我不禁想到有更好的方法。

如果已经以类似的方式询问过这个问题，但我找不到它，我深表歉意——在这种情况下，请务必向我指出相关的答案。

4

2 回答 2

6

注意： Arun 比我早一点在评论中发布了相同的答案。

你可以intersect这样使用：

all.data[all.data$ID %in% intersect(pre.data$ID, post.data$ID),]

这使 ：

   ID   Y Survey
1   1 yes      1
2   2  no      1
3   3  no      1
6   6 yes      1
7   7 yes      1
8   8 yes      1
9   9  no      1
10 10 yes      1
11  1  no      2
12  2 yes      2
13  3  no      2
14  6  no      2
15  7 yes      2
16  8 yes      2
17  9  no      2
18 10 yes      2
于 2013-04-18T14:12:10.740 回答
4

看看加入 plyr。

prepost.match.data <- join(pre.data, post.data, by = c("ID"))
于 2013-04-18T14:11:14.183 回答