R中的条件查找

我试图用名为zipless的另一个表中的zipcode替换df表中的空白（缺失）zipcode。什么是最好的方法？ for循环可能非常缓慢。R中的条件查找

我正在尝试这样的事情，但它不起作用。

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

我能够使用这种方法使其工作，但我相信它不是最好的。我首先在查找表中添加了一个新列，然后在下一步中根据需要选择性地使用它。

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)

什么是适当的方法来做到这一点？

非常感谢！

来源

2017-08-13 Trgovec

[重现数据（https://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-例如）。即使是几个玩具数据集。你可以在你的一些上使用'dput'或者创建一些解释这个问题的东西。还包括你想要的输出。就目前来看，你的问题太模糊了。此外，请包括您正在使用的软件包的名称：'left_join'不是基本的R函数。 – lmo

使用coalesce（）函数，即。 df $ zip_new < - coalesce（df $ zip_new，df $ zip_new_temp） –

请注意'coalesce'位于'dplyr'包中。 –

我建议使用match来抓住你需要的拉链。喜欢的东西：

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

无采样数据我不能完全确定你的列名，但这样的事情应该工作。

来源

2017-08-13 22:25:37 Gregor

我只能为这类东西推荐data.table -package。但是你的一般方法是正确的。 data.table -package具有更好的语法，用于处理大型数据集。

在data.table它可能是这样的：

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

来源

2017-08-13 22:26:31 guscht

来自'dplyr'包的'left_join'？ – www

是的，对不起以上提及。这里你去：https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf – Trgovec

对于'data.table'的答案，你可以使用'data.table '对于连接，你可以使用'zipcodes < - merge（df，zipless，by =“contbr_nm”，all.x = T）'或[如这里建议]（https://stackoverflow.com/a/34600831/ 903061） – Gregor

R中的条件查找

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