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出现在多行中的匹配对

tidyverse r

Jason · 技术社区 · 6 年前

我在跟踪谁和谁配对,这样我就可以跟踪后代以后会得到什么特质。雌性配对的数据和与谁配对的数据在数据框中,但我也希望在其中有相互关系(因此selfID是d和E的行应该分别有mateID的A和B)。有没有简单的方法?现在什么都没想到。。。

df <- structure(list(selfID = c("A", "B", "C", "D", "E"), mateID = c("D", 
"E", NA, NA, NA), sex = c("female", "female", "female", "male", 
"male"), paired = c(TRUE, TRUE, FALSE, NA, NA)), row.names = c(NA, 
-5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

selfID mateID sex    paired
  <chr>  <chr>  <chr>  <lgl> 
1 A      D      female TRUE  
2 B      E      female TRUE  
3 C      NA     female FALSE 
4 D      NA     male   NA    
5 E      NA     male   NA

3 回复 | 直到 6 年前

OzanStats 6 年前

以下是一种可能的方法:

for(i in df$mateID[!is.na(df$mateID)]) {
  df$mateID[df$selfID == i] <- df$selfID[df$mateID == i & !is.na(df$mateID)]
}

df$paired[!is.na(df$mateID)] <- T

df
# # A tibble: 5 x 4
# selfID mateID sex    paired
# <chr>  <chr>  <chr>  <lgl> 
# 1 A      D      female TRUE  
# 2 B      E      female TRUE  
# 3 C      <NA>   female FALSE 
# 4 D      A      male   TRUE  
# 5 E      B      male   TRUE

pogibas 6 年前

merge 与自身(不进行循环)。

library(dplyr)
merge(df, df, by.x = "selfID", by.y = "mateID", all.x = TRUE) %>%
    mutate(mateID = ifelse(is.na(mateID), selfID.y, mateID),
           paired = ifelse(is.na(paired.x), paired.y, paired.x)) %>%
    select(selfID, sex = sex.x, mateID, paired)

Community Dai 4 年前

自连接 :

PoGibas' answer 它使用 left_join() 而不是 merge() 和 coalesce() ifelse() :

library(dplyr)
df %>% 
  left_join(df, by = c("selfID" = "mateID")) %>% 
  mutate(mateID = coalesce(mateID, selfID.y), 
         paired = coalesce(paired.x, paired.y)) %>% 
  select(selfID, mateID, sex = sex.x, paired)

# A tibble: 5 x 4
  selfID mateID sex    paired
  <chr>  <chr>  <chr>  <lgl> 
1 A      D      female TRUE  
2 B      E      female TRUE  
3 C      NA     female FALSE 
4 D      A      male   TRUE  
5 E      B      male   TRUE

2.数据表

tidyverse ),这是一个使用 data.table 自联接中的更新

library(data.table)
setDT(df)[df, on = .(selfID = mateID), `:=`(mateID = i.selfID, paired = TRUE)]
df

   selfID mateID    sex paired
1:      A      D female   TRUE
2:      B      E female   TRUE
3:      C   <NA> female  FALSE
4:      D      A   male   TRUE
5:      E      B   male   TRUE

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