R 多对一连接：结合相关特征

发布于07月06日

我有一个数据帧，其中每一行代表一个空间单元.nbid*变量表示哪个单元是相邻单元.我想把邻居的dum变量放入主数据帧.(它可以是数据框架内的任何类型的关系，而不是空间单元-业务伙伴、亲属、相关基因等.)

seed(999)
df_base <- data.frame(id = seq(1:100),
                 dum= sample(c(rep(0,50), rep(1,50)),100),
                 nbid_1=sample(1:100,100),
                 nbid_2=sample(1:100,100),
                 nbid_3=sample(1:100,100)) %>% 
  mutate(nbid_1 =  replace(nbid_1, sample(row_number(), size = ceiling(0.1 * n()), replace = FALSE), NA),
         nbid_2 =  replace(nbid_2, sample(row_number(), size = ceiling(0.3 * n()), replace = FALSE), NA),
         nbid_3 =  replace(nbid_3, sample(row_number(), size = ceiling(0.7 * n()), replace = FALSE), NA))

(在这些简化数据中，而不是在真实数据中，邻居1、2和3可以是相同的，但这与问题无关.)

我的方法是复制并连接数据，如下所示:

df1 <- df_base
df2 <- df_base %>% 
  select(-c(nbid_1,nbid_2,nbid_3)) %>% 
  rename(nbdum=dum)

df <- left_join(df1,df2,by=c("nbid_1"="id")) %>% 
  rename(nbdum1=nbdum) %>% 
  left_join(.,df2,by=c("nbid_2"="id")) %>% 
  rename(nbdum2=nbdum) %>% 
  left_join(.,df2,by=c("nbid_3"="id")) %>% 
  rename(nbdum3=nbdum)

df是我正在寻找的结果-从这里我可以创建一个整体邻居虚拟或计数.

我如何才能以不那么笨拙的方式解决这个问题？

提前感谢您的 idea ！！

library(dplyr) library(tidyr) df1 %>% select(!id) %>% pivot_longer(cols = starts_with("nbid"), names_prefix = "nbid_")%>% mutate(original_id = rep(1:100, each = 3))%>% left_join(df2, by = c("value" = "id"))%>% pivot_wider(original_id, values_from = c(value, nbdum)) #> # A tibble: 100 × 7 #> original_id value_1 value_2 value_3 nbdum_1 nbdum_2 nbdum_3 #> <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 1 25 90 23 0 0 1 #> 2 2 12 NA NA 1 NA NA #> 3 3 11 40 47 0 0 0 #> 4 4 94 87 NA 0 1 NA #> 5 5 46 77 NA 1 0 NA #> 6 6 98 82 NA 1 0 NA #> 7 7 43 NA NA 1 NA NA #> 8 8 74 NA 7 0 NA 1 #> 9 9 57 NA NA 1 NA NA #> 10 10 49 72 NA 0 0 NA #> # … with 90 more rows ## compare to original as_tibble(df) #> # A tibble: 100 × 8 #> id dum nbid_1 nbid_2 nbid_3 nbdum1 nbdum2 nbdum3 #> <int> <dbl> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 1 0 25 90 23 0 0 1 #> 2 2 1 12 NA NA 1 NA NA #> 3 3 1 11 40 47 0 0 0 #> 4 4 1 94 87 NA 0 1 NA #> 5 5 0 46 77 NA 1 0 NA #> 6 6 1 98 82 NA 1 0 NA #> 7 7 1 43 NA NA 1 NA NA #> 8 8 0 74 NA 7 0 NA 1 #> 9 9 0 57 NA NA 1 NA NA #> 10 10 0 49 72 NA 0 0 NA #> # … with 90 more rows

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