원래 행 순서를 유지하면서 두 데이터 프레임 병합

원래 행 순서를 유지하면서 두 데이터 프레임 병합

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두 데이터 프레임 중 하나의 원래 행 순서를 유지하면서 두 데이터 프레임을 병합하고 싶습니다 ( df.2아래 예 참조).

다음은 몇 가지 샘플 데이터입니다 ( class열의 모든 값 이 두 데이터 프레임 모두에 정의 됨).

df.1 <- data.frame(class = c(1, 2, 3), prob = c(0.5, 0.7, 0.3))
df.2 <- data.frame(object = c('A', 'B', 'D', 'F', 'C'), class = c(2, 1, 2, 3, 1))

만약 내가한다면:

merge(df.2, df.1)

출력은 다음과 같습니다.

  class object prob
1     1      B  0.5
2     1      C  0.5
3     2      A  0.7
4     2      D  0.7
5     3      F  0.3

내가 추가하면 sort = FALSE:

merge(df.2, df.1, sort = F)                                                        

결과는 다음과 같습니다.

  class object prob
1     2      A  0.7
2     2      D  0.7
3     1      B  0.5
4     1      C  0.5
5     3      F  0.3

하지만 내가 원하는 것은 :

  class object prob
1     2      A  0.7
2     1      B  0.5
3     2      D  0.7
4     3      F  0.3    
5     1      C  0.5

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플라이어 패키지의 결합 기능을 확인하십시오. 병합과 비슷하지만 데이터 세트 중 하나의 행 순서를 유지할 수 있습니다. 전반적으로 병합보다 더 유연합니다.

예제 데이터를 사용하여 다음 join과 같이 사용 합니다.

> join(df.2,df.1)
Joining by: class
  object class prob
1      A     2  0.7
2      B     1  0.5
3      D     2  0.7
4      F     3  0.3
5      C     1  0.5

다음은 행 순서를 유지하기 위해 병합 기능에 대한 수정 사항을 설명하는 몇 가지 링크입니다.

http://www.r-statistics.com/2012/01/merging-two-data-frame-objects-while-preserving-the-rows-order/

http://r.789695.n4.nabble.com/patching-merge-to-allow-the-user-to-keep-the-order-of-one-of-the-two-data-frame-objects- merged-td4296561.html

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df.2에서 행 번호를 제공하는 변수를 생성하기 만하면됩니다. 그런 다음 데이터를 병합하면이 변수에 따라 새 데이터 세트를 정렬합니다. 다음은 예입니다.

df.1<-data.frame(class=c(1,2,3), prob=c(0.5,0.7,0.3))
df.2<-data.frame(object=c('A','B','D','F','C'), class=c(2,1,2,3,1))
df.2$id  <- 1:nrow(df.2)
out  <- merge(df.2,df.1, by = "class")
out[order(out$id), ]

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에서 data.table v1.9.5의 + , 당신은 할 수 있습니다 :

require(data.table) # v1.9.5+
setDT(df.1)[df.2, on="class"]

는 각 행에 대해 class일치하는 행을 찾고 해당 열을 추출 하여 열에 대해 조인을 수행합니다 .df.1df.2

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inner_joinHadley의 dplyr패키지 (다음 반복 plyr) 에서 함수를 확인할 수도 있습니다 . 첫 번째 데이터 세트의 행 순서를 유지합니다. 원하는 솔루션의 사소한 차이점은 첫 번째 데이터 세트의 원래 열 순서도 유지한다는 것입니다. 따라서 병합에 사용한 열이 반드시 첫 번째 위치에 배치되는 것은 아닙니다.

위의 예를 사용하면 inner_join결과는 다음과 같습니다.

inner_join(df.2,df.1)
Joining by: "class"
  object class prob
1      A     2  0.7
2      B     1  0.5
3      D     2  0.7
4      F     3  0.3
5      C     1  0.5

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완전성을 위해 조인에서 업데이트 하면 원래 행 순서도 유지됩니다. 추가 할 열이 몇 개 뿐인 경우 Arun의 data.table답변에 대한 대안이 될 수 있습니다 .

library(data.table)
setDT(df.2)[df.1, on = "class", prob := i.prob][]

   object class prob
1:      A     2  0.7
2:      B     1  0.5
3:      D     2  0.7
4:      F     3  0.3
5:      C     1  0.5

여기서는, df.2오른쪽으로 접합되어 df.1새로운 컬럼 얻는다 prob의 매칭되는 열에서 복사된다 df.1.

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허용 대답은 사용하기 위해 유지하는 수동 방식으로 제시 merge대부분의 시간을 작동하지만 불필요한 수작업을 필요로하는가. 이 솔루션은 정렬하지 않고 ddply ()하는 방법 의 뒷면에 있습니다 . , 순서 유지 문제를 처리하지만 분할 적용 결합 컨텍스트 :

이것은 잠시 전에 plyr 메일 링리스트에 올라 왔고 (@kohske에 의해 제기 됨) 이것은 제한된 경우에 대해 Peter Meilstrup이 제공 한 솔루션입니다.

#Peter's version used a function gensym to
# create the col name, but I couldn't track down
# what package it was in.
keeping.order <- function(data, fn, ...) { 
  col <- ".sortColumn"
  data[,col] <- 1:nrow(data) 
  out <- fn(data, ...) 
  if (!col %in% colnames(out)) stop("Ordering column not preserved by function") 
  out <- out[order(out[,col]),] 
  out[,col] <- NULL 
  out 
} 

이제이 일반 keeping.order함수를 사용 하여 merge호출 의 원래 행 순서를 유지할 수 있습니다 .

df.1<-data.frame(class=c(1,2,3), prob=c(0.5,0.7,0.3))
df.2<-data.frame(object=c('A','B','D','F','C'), class=c(2,1,2,3,1))
keeping.order(df.2, merge, y=df.1, by = "class")

요청에 따라 다음과 같이 산출됩니다.

> keeping.order(df.2, merge, y=df.1, by = "class")
  class object id prob
3     2      A  1  0.7
1     1      B  2  0.5
4     2      D  3  0.7
5     3      F  4  0.3
2     1      C  5  0.5

따라서 keeping.order수용된 답변의 접근 방식을 효과적으로 자동화합니다.

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@PAC 덕분에 다음과 같은 결과를 얻었습니다.

merge_sameord = function(x, y, ...) {
    UseMethod('merge_sameord')
}

merge_sameord.data.frame = function(x, y, ...) {
    rstr = paste(sample(c(0:9, letters, LETTERS), 12, replace=TRUE), collapse='')
    x[, rstr] = 1:nrow(x)
    res = merge(x, y, all.x=TRUE, sort=FALSE, ...)
    res = res[order(res[, rstr]), ]
    res[, rstr] = NULL
    res
}

이는 첫 번째 데이터 프레임의 순서를 유지하고 병합 된 데이터 프레임의 행 수가 첫 번째 데이터 프레임과 동일하다고 가정합니다. 추가 열없이 깨끗한 데이터 프레임을 제공합니다.

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이 특별한 경우 factor에는 컴팩트 한 기본 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

df.2$prob = factor(df.2$class,labels=df.1$prob)

df.2
#   object class prob
# 1      A     2  0.7
# 2      B     1  0.5
# 3      D     2  0.7
# 4      F     3  0.3
# 5      C     1  0.5

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그러나 일반적인 솔루션은 아니지만 다음과 같은 경우 작동합니다.

1. 고유 한 값이 포함 된 조회 테이블이 있습니다.
2. 테이블을 새로 만들지 않고 업데이트하려고합니다.
3. 조회 테이블은 병합 열을 기준으로 정렬됩니다.
4. 조회 테이블에는 추가 수준이 없습니다.
5. 당신은 left_join
6. 요인이 괜찮다면

1은 협상 할 수 없으며 나머지는 다음과 같이 할 수 있습니다.

df.3  <- df.2 # deal with 2.
df.1b <- df.1[order(df.1$class),] # deal with 3
df.1b <- df.1b[df.1$class %in% df.2$class,] # deal with 4.
df.3$prob = factor(df.3$class,labels=df.1b$prob)
df.3 <- df3[!is.na(df.3$prob),] # deal with 5. if you want an `inner join`
df.3$prob <- as.numeric(as.character(df.3$prob)) # deal with 6.

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간단한 하위 집합이 수행하는 몇 가지 사용 사례가 있습니다.

# Use the key variable as row.names
row.names(df.1) = df.1$key

# Sort df.1 so that it's rows match df.2
df.3 = df.1[df.2$key, ]

# Create a data.frame with cariables from df.1 and (the sorted) df.2
df.4 = cbind(df.1, df.3)

이 코드는 df.2와 순서를 유지하고 df.1에서 일치하는 데이터 만 추가합니다.

하나의 변수 만 추가 cbind()해야하는 경우에는 필요하지 않습니다.

row.names(df.1) = df.1$key
df.2$data = df.1[df.2$key, "data"]

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기지에 더 효율적인 방법이있을 수 있습니다. 이것은 함수로 만들기가 매우 간단합니다.

varorder <- names(mydata)  # --- Merge 
mydata <- merge(mydata, otherData, by="commonVar")
restOfvars <- names(mydata[!(names(mydata) %in% varorder)])

mydata[c(varorder,restOfvars)]

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/17878048/merge-two-data-frames-while-keeping-the-original-row-order