正则表达式 – R合并数据帧,允许不精确的ID匹配(例如,附加字符1234匹配ab1234)

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了正则表达式 – R合并数据帧,允许不精确的ID匹配(例如,附加字符1234匹配ab1234)前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我正在尝试处理一些非常混乱的数据.我需要通过样本ID合并两个包含不同类型数据的大数据帧.问题是一个表的样本ID有许多不同的格式,但大多数都包含所需的ID字符串,用于匹配其ID中的某个位置,例如一个表中的样本“1234”在另一个表中具有“ProjectB(1234)”的ID.

我做了一个简单的可重复的例子.

a<-data.frame(aID=c("1234","4567","6789","3645"),aInfo=c("blue","green","goldenrod","cerulean"))
b<-data.frame(bID=c("4567","(1234)","23645","63528973"),bInfo=c("apple","banana","kiwi","pomegranate","lychee"))

使用merge可以获得部分方法

merge(a,b,by.x="aID",by.y="bID",all=TRUE)

       aID     aInfo       bInfo
1     1234      blue        <NA>
2     3645  cerulean        <NA>
3     4567     green       apple
4     6789 goldenrod        kiwi
5   (1234)      <NA>      banana
6    23645      <NA> pomegranate
7 63528973      <NA>      lychee

但是喜欢的输出基本上是:

ID     aInfo       bInfo
1     1234      blue      banana
2     3645  cerulean pomegranate
3     4567     green       apple
4     6789 goldenrod        kiwi
5 63528973      <NA>      lychee

我只是想知道是否有办法将grep纳入这个或另一个R-tastic方法

提前致谢

在条件上进行合并有点棘手.我不认为你可以在编写时使用merge来完成它,所以你最终必须用by编写一个自定义函数.这是非常低效的,但是,合并也是如此.如果您有数百万行,请考虑data.table.这就是你如何进行“内连接”,只返回匹配的行.
# I slightly modified your data to test multiple matches    
a<-data.frame(aID=c("1234","1234","blue2","lychee"))

f<-function(x) merge(x,b[agrep(x$aID[1],b$bID),],all=TRUE)
do.call(rbind,by(a,a$aID,f))

#         aID     aInfo    bID       bInfo
# 1234.1 1234      blue (1234)      banana
# 1234.2 1234     blue2 (1234)      banana
# 3645   3645  cerulean  23645 pomegranate
# 4567   4567     green   4567       apple
# 6789   6789 goldenrod   6789        kiwi

进行完全加入有点棘手.这是一种方式,仍然是低效的:

f<-function(x,b) {
  matches<-b[agrep(x[1,1],b[,1]),]
  if (nrow(matches)>0) merge(x,matches,all=TRUE)
  # Ugly... but how else to create a data.frame full of NAs?
  else merge(x,b[NA,][1,all.x=TRUE)
}
d<-do.call(rbind,f,b))
left.over<-!(b$bID %in% d$bID)
rbind(d,do.call(rbind,by(b[left.over,'bID',a))[names(d)])

#         aID     aInfo      bID       bInfo
# 1234.1 1234      blue   (1234)      banana
# 1234.2 1234     blue2   (1234)      banana
# 3645   3645  cerulean    23645 pomegranate
# 4567   4567     green     4567       apple
# 6789   6789 goldenrod     6789        kiwi
# bID    <NA>      <NA> 63528973      lychee

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