※ 引述《hirdaramani (Hirdaramani)》之铭言： : : [问题类型]: : : 程式谘询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麽用R 写出来) : : [软体熟悉度]: : 请把以下不需要的部份删除 : 新手~~ : [问题叙述]: : A档案是name,B档案有name和age : 想要知道当发现A某个name的时候 可以去B的data.frame找到他的age : [程式范例]: : name <- c("Joe", "Bob", "Vicky") : age <- c("28", "26", "34") : data <- data.frame(name, age) : name_data <-c("Joe", "Bob", "Vicky") : for (i in name_data){ : for(x in 1:length(data$name)) : { : if(i ==data$name[x]) : age_x <- data$age[x] : } : } : 以上是我自己想出来用两个回圈写的 只是感觉有点蠢，应该有更聪明方便的方法 : 本质上我就是想要类似excel的vlookup但是要可以在去叫出那个值。 : 谢谢各位前辈的分享教学 : 想要增进自己的能力避免自己只会当LOSER~~~~ : library(data.table) library(dplyr) DT <- data.table(name = c("Joe", "Bob", "Vicky"), age = c(28, 26, 34)) queryNames <- c("Joe", "Bob") ## dplyr # length(queryNames) == 1 filter(DT, name == queryNames[1]) # length(queryNames) > 1 filter(DT, name %in% queryNames) ## data.table # length(queryNames) == 1 DT[name == queryNames[1]] # length(queryNames) > 1 DT[name %in% queryNames] 另外前一篇提到join data.table::merge 或是 dplyr::*_join的适用情况比较像下面这样 DT <- data.table(name = c("Joe", "Bob", "Vicky"), sex = c("M", "M", "F") age = c(28, 26, 34)) queryConDT <- data.table(name = c("Joe", "Vicky"), sex = c("M", "F")) # dplyr inner_join(DT, queryConDT) # merge merge(DT, queryConDT) 也就是有两个以上条件要做查询的时候再去使用 merge, *_join 为了去join还有做不少运算 能够用 == 或是 %in% 处理就用这些运算子处理 -- R资料整理套件系列文： magrittr #1LhSWhpH (R_Language) https://goo.gl/OBto1x data.table #1LhW7Tvj (R_Language) https://goo.gl/QFtp17 dplyr(上.下) #1LhpJCfB,#1Lhw8b-s (R_Language) https://goo.gl/GcfNoP tidyr #1Liqls1R (R_Language) https://goo.gl/pcq5nq pipeR #1NXESRm5 (R_Language) https://goo.gl/cDIzTh --

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