लापता अवलोकनों को खत्म करने के लिए डेटा फ्रेम मर्ज करें

Question

मेरे पास दो डेटा फ्रेम हैं। एक (df1) में सभी कॉलम और रुचि के पंक्तियां शामिल हैं, लेकिन इसमें अनुपलब्ध अवलोकन शामिल हैं। अन्य (df2) में अनुपलब्ध अवलोकनों के स्थान पर उपयोग किए जाने वाले मान शामिल हैं, और केवल कॉलम और पंक्तियां शामिल हैं जिसके लिए कम से कम एक NAdf1 में मौजूद था। मैं desired.result प्राप्त करने के लिए किसी भी तरह से दो डेटा सेट मर्ज करना चाहता हूं।

यह हल करने के लिए एक बहुत ही सरल समस्या की तरह लगता है, लेकिन मैं एक खाली चित्रण कर रहा हूं। मुझे काम करने के लिए merge नहीं मिल सकता है। शायद मैं नेस्टेड for-loops लिख सकता हूं, लेकिन अभी तक ऐसा नहीं किया है। मैंने कुछ समय aggregate भी कोशिश की। मैं इस प्रश्न को पोस्ट करने में थोड़ा डर रहा हूं, मेरा R कार्ड डरने से डर सकता है। क्षमा करें अगर यह एक डुप्लिकेट है। मैंने यहां और Google के साथ काफी तीव्रता से खोज की थी। किसी भी सलाह के लिए धन्यवाद। आधार R में एक समाधान बेहतर है।

df1 = read.table(text = " 
    county year1 year2 year3 
    aa  10 20 30 
    bb  1 NA 3 
    cc  5 10 NA 
    dd 100 NA 200 
", sep = "", header = TRUE) 

df2 = read.table(text = " 
    county year2 year3 
    bb  2 NA 
    cc  NA 15 
    dd 150 NA 
", sep = "", header = TRUE) 

desired.result = read.table(text = " 
    county year1 year2 year3 
    aa  10 20 30 
    bb  1  2 3 
    cc  5 10 15 
    dd 100 150 200 
", sep = "", header = TRUE) 

Answer 1

aggregate ऐसा कर सकते हैं:

aggregate(. ~ county, 
      data=merge(df1, df2, all=TRUE), # Merged data, including NAs 
      na.action=na.pass,    # Aggregate rows with missing values... 
      FUN=sum, na.rm=TRUE)   # ...but instruct "sum" to ignore them. 
## county year2 year3 year1 
## 1  aa 20 30 10 
## 2  bb  2  3  1 
## 3  cc 10 15  5 
## 4  dd 150 200 100 

Answer 2

यह करना होगा:

m <- merge(df1, df2, by="county", all=TRUE) 

dotx <- m[,grepl("\\.x",names(m))] 

doty <- m[,grepl("\\.y",names(m))] 

dotx[is.na(dotx)] <- doty[is.na(dotx)] 

names(dotx) <- sapply(strsplit(names(dotx),"\\."), `[`, 1) 

result <- cbind(m[,!grepl("\\.x",names(m)) & !grepl("\\.y",names(m))], dotx) 

जाँच:

> result 
    county year1 year2 year3 
1  aa 10 20 30 
2  bb  1  2  3 
3  cc  5 10 15 
4  dd 100 150 200 

Answer 3

एक अन्य विकल्प reshape2 unsing और लंबे समय में काम कर प्रारूप:

library(reshape2) 
## reshape to long format 
df1.m <- melt(df1) 
df2.m <- melt(df2) 
## get common values 
idx <- df1.m$county %in% df2.m$county & 
     df1.m$variable%in% df2.m$variable 
## replace NA values 
df1.m[idx,]$value <- ifelse(is.na(df1.m[idx,]$value), 
          df2.m$value , 
          df1.m[idx,]$value) 
## get the wide format 
dcast(data=df1.m,county~variable) 

    county year1 year2 year3 
1  aa 10 20 30 
2  bb  1  2  3 
3  cc  5 10 15 
4  dd 100 150 200