R data.table 替换多列中的值

Question

我是 R 新手，也是 stackoverflow 新手。我试图找出 data.table 并查看“R data.table 替换另一个 data.table 中的值索引”，并认为我理解但无法得到我想要的。

我有两个数据帧 - 第一个是我感兴趣的数据，第二个是包含名称/ID 的键，用于翻译第一个数据帧中的 ID。我想使用“key”data.table 将 table$id1 和 table$id2 中的数字转换为“key”data.table 中的“名称”。这是我到目前为止所做的：

table<-data.table("Sample" = sample(40:46, 6), "Conc1" = sample(100:106,6), 
              "id1" = as.character(sample(1:6, 6)), "Conc2" = sample(200:206,6),
              "id2" = as.character(sample(1:6, 6))) 

key<-data.table("Name" = c("Sally", "John", "Roger", "Bob", "Kelsey", "Molly"), 
            "id1" = as.character(1:6))

setkey(table, id1)
setkey(key, id1)

table[key, `:=`(id1 = i.Name)]

我已经了解了这么多（用 table$id1 中的名称替换值），但不知道如何在不更改列名称、重置键和对 id2 重复执行上述相同步骤的情况下更改 id2。在真实的数据集中，会有多个 Sally、John 等，我希望代码使用相同的键“翻译”这两列。

希望代码使用 data.table （用于学习目的），但如果有另一个包可以做得更好，那就太好了。谢谢！

Answer 1

在

data.table

中，您不需要设置键来进行连接。您可以在

on=

参数中指定连接列。

从

data.table v1.9.6

开始，您可以使用

on=

参数连接不同的列名称。

library(data.table) ## v1.9.6 +

## update id1 based on Name
table[ key, on = c("id1"), nomatch = 0, id1 := i.Name]
## here the id1 column is getting updated to i.Name 
## (the 'i.' is the prefix given to columns on the 'right' side of the join).

## update id2 based on Name
table[ key, on = c(id2 = "id1"), nomatch = 0, id2 := i.Name]

table

#   Sample Conc1    id1 Conc2    id2
#1:     40   100   John   201   John
#2:     43   101 Kelsey   206 Kelsey
#3:     45   103  Molly   205  Roger
#4:     42   102  Roger   204    Bob
#5:     44   104  Sally   200  Molly
#6:     41   105    Bob   202  Sally

---

数据

## setting seed because we are sampling
set.seed(1234)
table<-data.table("Sample" = sample(40:46, 6), "Conc1" = sample(100:106,6), 
                  "id1" = as.character(sample(1:6, 6)), "Conc2" = sample(200:206,6),
                  "id2" = as.character(sample(1:6, 6))) 

key<-data.table("Name" = c("Sally", "John", "Roger", "Bob", "Kelsey", "Molly"), 
                "id1" = as.character(1:6))

Answer 2

另一种方法：

dt <- merge(table, key, by.x = c("id1"), by.y = c("id1"), sort = FALSE)

table <- merge(dt, key, by.x = c("id2"), by.y = c("id1"), sort = FALSE)

table[, id1 := Name.x]
table[, id2 := Name.y]
table[, Name.x := NULL]
table[, Name.y := NULL]

##      id2    id1 Sample Conc1 Conc2
##1:    Bob    Bob     41   101   200
##2: Kelsey   John     46   100   203
##3:  Roger  Molly     43   102   206
##4:  Sally Kelsey     42   105   201
##5:   John  Roger     44   106   202
##6:  Molly  Sally     45   104   204