数组运算

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

问题：将下面的 data2 中变量 sex,race,cigs 对应的列的值分别用 data1 中的变量 Sex, smoke , age 的值替换，比如
替换后 data2后面的变量sex的值应该依次为 FFFFFF (1的个数)、MM(2的个数)...... 该用什么命令，请高手指教.

data1
   ID Sex Smoke   Age
1   1   F     N   Mid
2   2   M     N   Old
3   3   F     Y   Old
4   4   F     N Young

data2
    Doctor Sex  Race Cigs Advised
1        1   F AfrAm  Low       1
2        1   F AfrAm  Med       1
3        1   M AfrAm High       1
4        1   M AfrAm  Med       0
5        1   F AfrAm  Low       0
6        1   F AfrAm High       0
7        2   F AfrAm  Med       1
8        2   F AfrAm  Low       0
9        3   F AfrAm  Med       0
10       3   F AfrAm  Med       0
11       3   F AfrAm  Low       0
12       3   F White High       0
13       4   F White  Low       1
14       4   F AfrAm  Low       1

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Advise doctor White Smoke Young

没看懂你的题目。

Is this what you want?

1. > data1 <- data.frame(ID = c(1:4), Sex = c("F", "M", "F", "F"), Smoke = c("N", "N", "Y", "N"), Age = c("Mid", "Old", "Old", "Young"))
   
2. > data1
   
3.   ID Sex Smoke   Age
   
4. 1  1   F     N   Mid
   
5. 2  2   M     N   Old
   
6. 3  3   F     Y   Old
   
7. 4  4   F     N Young
   
8. > data2 <- data.frame(Doctor = c(rep(1, 6), rep(2, 2), rep(3, 4), rep(4, 2)), Sex = c(rep("F", 2), rep("M", 2), rep("F", 10)), Race = c(rep("AfrAm", 11), rep("White", 2), "AfrAm"), Cigs = c("Low", "Med", "High", "Med", "Low", "High", "Med", "Low", "Med", "Med", "Low", "High", "Low", "Low"), Advised = c(rep(1, 3), rep(0, 3), 1, rep(0, 5), rep(1, 2)))
   
9. > data2
   
10.    Doctor Sex  Race Cigs Advised
    
11. 1       1   F AfrAm  Low       1
    
12. 2       1   F AfrAm  Med       1
    
13. 3       1   M AfrAm High       1
    
14. 4       1   M AfrAm  Med       0
    
15. 5       1   F AfrAm  Low       0
    
16. 6       1   F AfrAm High       0
    
17. 7       2   F AfrAm  Med       1
    
18. 8       2   F AfrAm  Low       0
    
19. 9       3   F AfrAm  Med       0
    
20. 10      3   F AfrAm  Med       0
    
21. 11      3   F AfrAm  Low       0
    
22. 12      3   F White High       0
    
23. 13      4   F White  Low       1
    
24. 14      4   F AfrAm  Low       1
    
25. > data3 <- merge(data1, data2[, -2], by.x = "ID", by.y = "Doctor")
    
26. > data3
    
27.    ID Sex Smoke   Age  Race Cigs Advised
    
28. 1   1   F     N   Mid AfrAm  Low       1
    
29. 2   1   F     N   Mid AfrAm  Med       1
    
30. 3   1   F     N   Mid AfrAm High       1
    
31. 4   1   F     N   Mid AfrAm  Med       0
    
32. 5   1   F     N   Mid AfrAm  Low       0
    
33. 6   1   F     N   Mid AfrAm High       0
    
34. 7   2   M     N   Old AfrAm  Med       1
    
35. 8   2   M     N   Old AfrAm  Low       0
    
36. 9   3   F     Y   Old AfrAm  Med       0
    
37. 10  3   F     Y   Old AfrAm  Med       0
    
38. 11  3   F     Y   Old AfrAm  Low       0
    
39. 12  3   F     Y   Old White High       0
    
40. 13  4   F     N Young White  Low       1
    
41. 14  4   F     N Young AfrAm  Low       1

复制代码

与其替换，不同重新读取了。

谢谢，我要的就是“zhangyangsmith”的做法，我也是用merge函数，但是我是先将data1中的id取名为Doctor
在按照by=Doctor来做的，麻烦一些。