La fusion de deux trames de données tout en gardant la ligne d'origine afin

Il vous suffit de créer une variable qui donne le numéro de ligne dans le df.2. Ensuite, une fois que vous avez fusionné vos données, vous triez le nouveau jeu de données en fonction de cette variable. Voici un exemple :

df.1<-data.frame(class=c(1,2,3), prob=c(0.5,0.7,0.3))
df.2<-data.frame(object=c('A','B','D','F','C'), class=c(2,1,2,3,1))
df.2$id  <- 1:nrow(df.2)
out  <- merge(df.2,df.1, by = "class")
out[order(out$id), ]

Vous pouvez aussi consulter les inner_join fonction de Hadley est dplyr paquet (prochaine itération de plyr). Il préserve la ligne de commande de la première série de données. La différence mineure désirée pour votre solution, c'est qu'il préserve également l'original de l'ordre des colonnes de la première série de données. Donc, il n'est pas nécessairement la colonne, nous avons utilisé pour la fusion à la première position.

À l'aide de votre exemple ci-dessus, le inner_join résultat ressemble à ceci:

inner_join(df.2,df.1)
Joining by: "class"
  object class prob
1      A     2  0.7
2      B     1  0.5
3      D     2  0.7
4      F     3  0.3
5      C     1  0.5

La accepté de répondre à propose un manuel de façon à maintenir l'ordre lors de l'utilisation de merge, qui fonctionne la plupart du temps, mais nécessite inutile le travail manuel. Cette solution vient sur le dos de Comment ddply() sans le tri?, qui traite de la question du maintien de l'ordre mais un split-appliquer-combiner contexte:

C'est venu sur le plyr liste de diffusion en retournant soulevées par @kohske pas moins) et c'est une solution offerte par Peter Meilstrup pour un nombre limité de cas:

#Peter's version used a function gensym to
# create the col name, but I couldn't track down
# what package it was in.
keeping.order <- function(data, fn, ...) { 
  col <- ".sortColumn"
  data[,col] <- 1:nrow(data) 
  out <- fn(data, ...) 
  if (!col %in% colnames(out)) stop("Ordering column not preserved by function") 
  out <- out[order(out[,col]),] 
  out[,col] <- NULL 
  out 
} 

Alors maintenant, vous pouvez utiliser ce générique keeping.order fonction de garder la ligne d'origine afin de merge appel:

df.1<-data.frame(class=c(1,2,3), prob=c(0.5,0.7,0.3))
df.2<-data.frame(object=c('A','B','D','F','C'), class=c(2,1,2,3,1))
keeping.order(df.2, merge, y=df.1, by = "class")

Qui donnera, comme l'a demandé:

> keeping.order(df.2, merge, y=df.1, by = "class")
  class object id prob
3     2      A  1  0.7
1     1      B  2  0.5
4     2      D  3  0.7
5     3      F  4  0.3
2     1      C  5  0.5

Donc keeping.order efficacement automatise l'approche de la accepté de répondre.

Dans ce cas précis que vous pourriez nous factor pour un compact-solution de base:

df.2$prob = factor(df.2$class,labels=df.1$prob)

df.2
#   object class prob
# 1      A     2  0.7
# 2      B     1  0.5
# 3      D     2  0.7
# 4      F     3  0.3
# 5      C     1  0.5

Pas une solution générale cependant, il fonctionne si:

1. Vous avez une table contenant les valeurs uniques
2. Vous souhaitez mettre à jour une table, de ne pas en créer un nouveau
3. la table est triée par la fusion de la colonne
4. La table de recherche n'ont pas de niveaux supplémentaires
5. Vous voulez un left_join
6. Si vous êtes bien avec les facteurs de

1 n'est pas négociable, pour le reste on peut le faire:

df.3  <- df.2 # deal with 2.
df.1b <- df.1[order(df.1$class),] # deal with 3
df.1b <- df.1b[df.1$class %in% df.2$class,] # deal with 4.
df.3$prob = factor(df.3$class,labels=df.1b$prob)
df.3 <- df3[!is.na(df.3$prob),] # deal with 5. if you want an `inner join`
df.3$prob <- as.numeric(as.character(df.3$prob)) # deal with 6.

Il y a peut être un moyen plus efficace dans la base. Ce serait assez simple pour en faire une fonction.

varorder <- names(mydata)  # --- Merge 
mydata <- merge(mydata, otherData, by="commonVar")
restOfvars <- names(mydata[!(names(mydata) %in% varorder)])

mydata[c(varorder,restOfvars)]