基于DF1的基于DF2的变异检测

Question

这里有个数据/变异问题..。我想根据另一个数据(df2)中的数据更新一个数据( dataframe，df2)。首先，我使用了变体，所以我认为这是可行的方法。另外，我希望添加一个检查函数(真/假?)指示是否更新了df1中的字段。

例如..。

df1-
 State
   <chr>
 1 N.Y. 
 2 FL   
 3 AL   
 4 MS   
 5 IL   
 6 WS   
 7 WA   
 8 N.J. 
 9 N.D. 
10 S.D. 
11 CALL 

df2
State New_State   
   <chr> <chr>       
 1 N.Y.  New York    
 2 FL    Florida     
 3 AL    Alabama     
 4 MS    Mississippi 
 5 IL    Illinois    
 6 WS    Wisconsin   
 7 WA    Washington  
 8 N.J.  New Jersey  
 9 N.D.  North Dakota
10 S.D.  South Dakota
11 CAL   California 

我希望输出结果像这样

df3
New_State          Test
  <chr>         
 1 New York        TRUE
 2 Florida         TRUE
 3 Alabama         TRUE
 4 Mississippi     TRUE
 5 Illinois        TRUE
 6 Wisconsin       TRUE
 7 Washington      TRUE
 8 New Jersey      TRUE
 9 North Dakota    TRUE
10 South Dakota    TRUE
11 CALL            FALSE

本质上，我希望R读取df1中的数据，并根据df2链接中的匹配更改df1，并将其链接到完整的状态名称和替换。最后，如果df1中的数据被更新，则标记为"TRUE“(纽约到纽约)，如果没有更新，则标记为"FALSE”(CALL vs CAL)

提前感谢您的帮助。

Answer 1

这应该会给你你想要的结果：

match_vec <- match(df1$State, table = df2$State)

该向量应该匹配df1中的所有缩写状态名称和df2中的缩写状态名称。在没有匹配的地方，您将得到一个丢失的值：

然后，以下使用dplyr的代码将生成所请求的df3。

library(dplyr)
df3 <- df1 %>% 
  mutate(New_State = df2$New_State[match_vec]) %>% 
  mutate(Test = !is.na(match_vec)) %>% 
  mutate(New_State = ifelse(is.na(New_State), 
                            State, New_State)) %>% 
  select(New_State, Test)