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如何将观察值（在 df1 中）映射到参考数据框（df2）中的正确单元格？单元格分布在（很多！）不同的列中，所以我不能在 df2$specific.columnn.name 上使用简单的 gsub

df1 包含观察值和 ID，df2 包含参考数据（ID 及其“一致性规则”）

我想用 DF1 中的观察值替换 df2 中的所有 ID。

df1 <- data.frame(x = c("id1", "id2", "id3", "id4"), y = c(18, 21, 44, 800))

head(df1)
#    x   y
#  id1  18
#  id2  21
#  id3  44
#  id4 800

df2 <-data.frame(check = c("id2", "id3", "id1", "id1"),
                 checkpart2 = c("+", "==", "*", ">"), checkpart3 = c("id1", "id4", "id4", "id2"), checkpart4 =  c("==", NA, "==", NA), checkpart5 = c("id4", NA,"id1",NA))

head(df2)
#  check checkpart2 checkpart3 checkpart4 checkpart5
#   id2          +        id1         ==        id4
#   id3         ==        id4       <NA>       <NA>
#   id1          *        id4         ==        id1
#   id1          >        id2       <NA>       <NA>

结果应该是这样的，但是有 100 多列：

head(df2)
check checkpart2 checkpart3 checkpart4 checkpart5
1   21          +        18     ==        800
2   44          ==       800   <NA>       <NA>
3   18          *        800    ==        18
4   18          >        21    <NA>       <NA>
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下面的dplyr答案将在任意数量的行上为您服务，甚至无需输入列名。演示您的样品。

df1 <- data.frame(x = c("id1", "id2", "id3", "id4"), y = c(18, 21, 44, 800))
df2 <-data.frame(check = c("id2", "id3", "id1", "id1"),
                 checkpart2 = c("+", "==", "*", ">"), checkpart3 = c("id1", "id4", "id4", "id2"), checkpart4 =  c("==", NA, "==", NA), checkpart5 = c("id4", NA,"id1",NA))

library(dplyr, warn.conflicts = F)

df2 %>%
  mutate(across(everything(), ~ifelse(. %in% df1$x, df1$y[match(., df1$x)], .)))
#>   check checkpart2 checkpart3 checkpart4 checkpart5
#> 1    21          +         18         ==        800
#> 2    44         ==        800       <NA>       <NA>
#> 3    18          *        800         ==         18
#> 4    18          >         21       <NA>       <NA>

由reprex 包于 2021-06-30 创建 (v2.0.0 )

于 2021-06-30T15:35:01.813 回答
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这是你想要的？

df2 <-data.frame(check = c("id2", "id3", "id1", "id1"),
                 checkpart2 = c("+", "==", "*", ">"), checkpart3 = c("id1", "id4", "id4", "id2"), checkpart4 =  c("==", NA, "==", NA), checkpart5 = c("id4", NA,"id1",NA))

df2[df2 == "id1"] <- 18
df2[df2 == "id2"] <- 21
df2[df2 == "id3"] <- 44
df2[df2 == "id4"] <- 800
于 2021-06-30T15:05:13.323 回答