R Finden von Zeilen eines Datenrahmens, in denen bestimmte Spalten mit denen eines anderen übereinstimmen [duplizieren]
Diese Frage hat hier bereits eine Antwort:
Extrahieren Sie Daten von einem Datenrahmen in einen anderen Datenrahmen mit unterschiedlicher Zeilenlänge 4 AntwortenIch habe eine R-Frage, bei der ich mir sogar sicher bin, wie man sie in einem Satz formuliert, und konnte noch keine Antwort darauf finden.
Ich habe zwei Datenrahmen, die ich 'schneiden' möchte, und finde alle Zeilen, in denen Spaltenwerte übereinstimmenzwei Säulen. Ich habe versucht, zwei intersect () und which () -Anweisungen mit && zu verbinden, aber keiner hat mir gegeben, was ich noch will.
Hier ist was ich meine. Angenommen, ich habe zwei Datenrahmen:
> testData
Email Manual Campaign Bounced Opened Clicked ClickThru Unsubscribed
1 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
2 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
3 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
4 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
5 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
6 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
> testBounced
Email Campaign
1 [email protected] 1
2 [email protected] 2
3 [email protected] 2
4 [email protected] 1
5 [email protected] 1
6 [email protected] 1
Wie Sie sehen, gibt es in der Spalte E-Mail Werte, die sich überschneiden, und Werte aus der Spalte Kampagne, die sich überschneiden. Ich möchte alle Zeilen von testData, in denen beide Spalten übereinstimmen.
dh:
Email Manual Campaign Bounced Opened Clicked ClickThru Unsubscribed
1 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
2 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
3 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
BEARBEITEN:
Mein Ziel beim Finden dieser Spalten ist es, eine Zeile in der ursprünglichen Spalte aktualisieren zu können. Die endgültige Ausgabe, die ich möchte, ist:
> testData
Email Manual Campaign Bounced Opened Clicked ClickThru Unsubscribed
1 [email protected] EIFLS0LS 1 1 0 0 0 0
2 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
3 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
4 [email protected] EIFLS0LS 1 1 0 0 0 0
5 [email protected] EIFLS0LS 1 1 0 0 0 0
6 [email protected] EIFLS0LS 1 0 0 0 0 0
Ich entschuldige mich, wenn dies ein Duplikat ist, und danke im Voraus für Ihre Hilfe!
EDIT2 ::
Am Ende habe ich nur eine for-Schleife verwendet, nichts Besonderes, aber ich fühle mich nicht effizient. Der Datensatz war jedoch klein genug, um dies schnell zu erledigen. Wenn jemand eine schnelle, R-artige Möglichkeit dazu hat, würde ich mich freuen, sie zu sehen!