根据与另一个df的匹配将一列值添加到df

如何解决根据与另一个df的匹配将一列值添加到df

我对编程非常陌生，正在使用R studio。我有2个数据框：一个包含一列“动物”以及其他数据，例如V1（请参见df1），另一个数据框则是较短的df，这是为每种动物类型指定唯一编号的关键（请参见df2）。示例：

df1 <- data.frame("V1"=c(33,45,21,78,45),"Animal"=c("Dog","Dog","Horse","Cat","Dog"))
df2 <- data.frame("Key"=c(1,2,3),"Horse")

看起来像这样

  V1 Animal
1 33    Dog
2 45    Dog
3 21  Horse
4 78    Cat
5 45    Dog

df2:
  Key Animal
1   1    Dog
2   2    Cat
3   3  Horse

基本上，我想在df1中添加一列，以指定每种动物类型所涉及的数字，并以如下示例所示结束：

df1
 V1 Animal Key
1 33    Dog 1
2 45    Dog 1
3 21  Horse 3
4 78    Cat 2
5 45    Dog 1

我尝试了这个： df1％>％mutate（total = ifelse（Animal == df2 $ Animal），df2 $ Key，as.character（“ NA”））

但是下面出现了错误消息，部分原因是因为2个df的行数不同。

Error in ifelse(Animal == df2$Animal) : 
  argument "yes" is missing,with no default
In addition: Warning messages:
1: In `==.default`(Animal,df2$Animal) :
  longer object length is not a multiple of shorter object length
2: In is.na(e1) | is.na(e2) :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

非常感谢任何帮助，谢谢！

解决方法

这项工作：

> df1$Key <- df2$Key[match(df1$Animal,df2$Animal)]
> df1
  V1 Animal Key
1 33    Dog   1
2 45    Dog   1
3 21  Horse   3
4 78    Cat   2
5 45    Dog   1
> 

,

这是dplyr和lots more details here的right_join解决方案，如果认识到这是“联接”或合并

library(dplyr)


right_join(df1,df2)
#> Joining,by = "Animal"
#>   V1 Animal Key
#> 1 33    Dog   1
#> 2 45    Dog   1
#> 3 21  Horse   3
#> 4 78    Cat   2
#> 5 45    Dog   1

,

一个简单的基本R选项正在使用merge

> merge(df1,df2)
  Animal V1 Key
1    Cat 78   2
2    Dog 33   1
3    Dog 45   1
4    Dog 45   1
5  Horse 21   3