r - 基于 2 列数据框和键值列表添加列

Question

假设我有一个键值对列表:

l <- list("A" = 10, "B" = 20, "C" = 30)

以及一个包含值向量和相应类型向量的数据框:

df <- data.frame (type=c("A","A","B","B","B","C"),value=c(1,2,3,4,5,6))
df
  type value
1    A     1
2    A     2
3    B     3
4    B     4
5    B     5
6    C     6

我想根据列表中这些值的类型值来划分这些值，这样我最终会得到一个如下所示的数据框:

df
  type value newval
1    A     1   0.10
2    A     2   0.20
3    B     3   0.15
4    B     4   0.20
5    B     5   0.25
6    C     6   0.20

我怀疑这很容易，但谷歌让我失望了，我已经费尽心思试图弄清楚这一点。在我更熟悉的 python 中，我可以迭代行并为我的列表使用字典，但如何做到这一点也不明显，而且在 R 中似乎也不合适。

Answer 1

如果您考虑一下加入或合并的条款，它就会变得很简单。

请注意，我假设值是数字，而不是您示例中的字符。

我喜欢data.table，因此将展示一种使用该包来执行此操作的方法

library(data.table)
# df with value as numeric
df <- data.frame (type=c("A","A","B","B","B","C"),value=1:6)
# create the data.table
DT <- data.table(df, key = 'type')
#  create the key-value list as a data.table (specifying the levels the same 
# as in DT[,type]
byl <- data.table(type = factor(names(l), levels = levels(DT[,type])), value = unlist(l), key = 'type')
# note they are both keyed by type, so we can join by type and then
# create a column that is value/ (value in the i component)
# so we use value / i.value
# i.value references value from the i argument (byl in this case)
DT[byl, newval := value / i.value ]
# look in DT now
DT
   type value newval
1:    A     1   0.10
2:    A     2   0.20
3:    B     3   0.15
4:    B     4   0.20
5:    B     5   0.25
6:    C     6   0.20