问题描述
我的数据框 DF 看起来像：
ID Name1 Name2 Group
1234 A1 x
1234 A4 w
1234 A3 q
1234 A A
1234 A2 z
5678 B3 s
5678 B B
...
我需要为组添加一列对于与 ID ID 的 Name1 $ c>在 Name1 == Name2 的行中。
I need to add a column for Group that is Name1 for each ID that matches the ID in the row where Name1 == Name2.
所以逻辑是检查Name1 = = Name2，记住该行的ID和Name1值，然后对于具有该ID的每一行，将Name1值放在组列的每一行。
So the logic would be to check if Name1 == Name2, remember the ID of that Row and the Name1 value, then for every row having that ID, put the Name1 Value in each row of the Group column.
结果应该如下所示：
ID Name1 Name2 Group
1234 A1 x A
1234 A4 w A
1234 A3 q A
1234 A A A
1234 A2 z A
5678 B3 s B
5678 B B B
...
我不知道如何在数据框中做到这一点，从许多具有不同ID的行。我不想使用循环。
I am not sure how to do this in the dataframe though and from Many rows with different IDs. I dont want to use loops.
mutate（）或 lapply（） code>可能？
mutate() or lapply() maybe?
我可以看到如何在Name列中为Name1添加Name1值，名称1 = Name2，但是如何滚动备份所有匹配的ID？
I can see how to add the Name1 value in the Group column for the rows where Name1==Name2, but how do I roll that back up for all matching IDs?
推荐答案
可以使用数据在一行中进行。表
DT[, Group := Name1[Name1 == Name2], by=ID]
全部详细信息：
Full details:
library(data.table)
DT <- as.data.table(DF)
DT[, Group := Name1[Name1 == Name2], by=ID]
ID Name1 Name2 Group
1: 1234 A1 x A
2: 1234 A4 w A
3: 1234 A3 q A
4: 1234 A A A
5: 1234 A2 z A
6: 5678 B3 s B
7: 5678 B B B
8: 1589 C x NA
9: 1589 C y NA
## if `Name1`, `Name2` are NOT characters, use
DT[, Name1 := as.character(Name1)]
DT[, Name2 := as.character(Name2)]
这篇关于根据其他列的值将列添加到数据帧的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！