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在R中,當ID列存在但不相關時如何應用VLOOKUP?

2021-12-07 05:10:34 移動端開發

這里有很多關于這個問題的相關問題,特別是使用left_joinfrom dplyr,但我仍然無法弄清楚。

所有我想要做的就是回報LanguageCleanLookup基礎上匹配的Languagedf如果沒有匹配項,只需 return NA我想LanguageClean作為新列添加到df.

我可以看到我下面的代碼正在復制ID,但我不希望它復制ID列與我的目的無關,盡管我需要將其保留在最終資料框中。

df <- structure(list(ID = structure(c(18L, 89L, 42L, 161L, 88L, 71L, 
                                      175L, 181L, 133L, 56L, 18L, 89L, 42L, 161L, 88L, 71L, 175L, 181L, 
                                      133L, 56L, 18L, 89L, 42L, 161L, 88L, 71L, 175L, 181L, 133L, 56L
), .Dim = c(10L, 3L)), Language = c("en", "", "lv", "en", "en", 
                                    "de", "en", "ms", "", "en"), Geo = c("us", "", "-", "us", 
                                                                           "us", "gb", "ca", "us", "-", "us")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                    -10L))


lookup <- structure(list(Language = c("af", "ar", "ar", "ar", "ar", "ar", 
                                      "ar", "ar", "ar", "eu", "be", "zh", "zh", "hr", "da", "nl", "en", 
                                      "en", "en", "en", "en", "en", "fo", "fi", "fr", "fr", "gd", "de", 
                                      "de", "de", "he", "hu", "id", "it", "ko", "lv", "mk", "mt", "no", 
                                      "pt", "rm", "ro", "ru", "sr", "sk", "sb", "es", "es", "es", "es", 
                                      "es", "es", "es", "es", "es", "sx", "sv", "ts", "tr", "ur", "vi", 
                                      "ji", "sq", "ar", "ar", "ar", "ar", "ar", "ar", "ar", "ar", "bg", 
                                      "ca", "zh", "zh", "cs", "nl", "en", "en", "en", "en", "en", "en", 
                                      "et", "fa", "fr", "fr", "fr", "ga", "de", "de", "el", "hi", "is", 
                                      "it", "ja", "ko", "lt", "ms", "no", "pl", "pt", "ro", "ru", "sz", 
                                      "sr", "sl", "es", "es", "es", "es", "es", "es", "es", "es", "es", 
                                      "es", "sv", "th", "tn", "uk", "ve", "xh", "zu"), LanguageClean = c("Afrikaans", 
                                                                                                         "Arabic", "Arabic", "Arabic", "Arabic", "Arabic", "Arabic", "Arabic", 
                                                                                                         "Arabic", "Basque", "Belarusian", "Chinese", "Chinese", "Croatian", 
                                                                                                         "Danish", "Dutch", "English", "English", "English", "English", 
                                                                                                         "English", "English", "Faeroese", "Finnish", "French", "French", 
                                                                                                         "Gaelic", "German", "German", "German", "Hebrew", "Hungarian", 
                                                                                                         "Indonesian", "Italian", "Korean", "Latvian", "Macedonian", "Maltese", 
                                                                                                         "Norwegian", "Portuguese", "Rhaeto-Romanic", "Romanian", "Russian", 
                                                                                                         "Serbian", "Slovak", "Sorbian", "Spanish", "Spanish", "Spanish", 
                                                                                                         "Spanish", "Spanish", "Spanish", "Spanish", "Spanish", "Spanish", 
                                                                                                         "Sutu", "Swedish", "Tsonga", "Turkish", "Urdu", "Vietnamese", 
                                                                                                         "Yiddish", "Albanian", "Arabic", "Arabic", "Arabic", "Arabic", 
                                                                                                         "Arabic", "Arabic", "Arabic", "Arabic", "Bulgarian", "Catalan", 
                                                                                                         "Chinese", "Chinese", "Czech", "Dutch", "English", "English", 
                                                                                                         "English", "English", "English", "English", "Estonian", "Farsi", 
                                                                                                         "French", "French", "French", "Irish", "German", "German", "Greek", 
                                                                                                         "Hindi", "Icelandic", "Italian", "Japanese", "Korean", "Lithuanian", 
                                                                                                         "Malaysian", "Norwegian", "Polish", "Portuguese", "Romanian", 
                                                                                                         "Russian", "Sami", "Serbian", "Slovenian", "Spanish", "Spanish", 
                                                                                                         "Spanish", "Spanish", "Spanish", "Spanish", "Spanish", "Spanish", 
                                                                                                         "Spanish", "Spanish", "Swedish", "Thai", "Tswana", "Ukrainian", 
                                                                                                         "Venda", "Xhosa", "Zulu")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                                         -124L))

df <- left_join(df, lookup, by="Language")

uj5u.com熱心網友回復:

問題是您的查找表包含某些語言的多個條目。因此,您最終會得到多個匹配項。因此,解決您的問題,您可以使用dplyr::distinct以下方法從查找中過濾掉不同或獨特的組合

library(dplyr)

df <- left_join(df, distinct(lookup, Language, LanguageClean),  by = "Language")
df
#>    ID.1 ID.2 ID.3 Language Geo LanguageClean
#> 1    18   18   18       en  us       English
#> 2    89   89   89                       <NA>
#> 3    42   42   42       lv   -       Latvian
#> 4   161  161  161       en  us       English
#> 5    88   88   88       en  us       English
#> 6    71   71   71       de  gb        German
#> 7   175  175  175       en  ca       English
#> 8   181  181  181       ms  us     Malaysian
#> 9   133  133  133            -          <NA>
#> 10   56   56   56       en  us       English

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    uj5u.com 2023-04-19 09:14:08 more
  • 游戲內嵌社區服務開放,助力開發者提升玩家互動與留存

    華為 HMS Core 游戲內嵌社區服務提供快速訪問華為游戲中心論壇能力,支持玩家直接在游戲內瀏覽帖子和交流互動,助力開發者擴展內容生產和觸達的場景。 一、為什么要游戲內嵌社區? 二、游戲內嵌社區的典型使用場景 1、游戲內打開論壇 您可以在游戲內繪制論壇入口,為玩家提供沉浸式發帖、瀏覽、點贊、回帖、 ......

    uj5u.com 2023-04-19 09:08:34 more