blocks|key|2473741|text|这通常是通过连接来完成的。来自dplyr的dplyr将将第一个表中的每个行与第二个表中的每个匹配行连接起来。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2473742|https://dplyr.tidyverse.org/reference/join.html|2473743|library(dplyr)
Df2+%25>%25+left_join(Df1)

Joining,+by+=+c("A",+"B")
++++A+B+C
1+112+2+4
2+111+2+1
3+113+2+6
4+111+5+2
5+111+7+3
6+112+8+5|code-block|syntax|javascript|2473744|基数R中的merge将给出类似的结果，但是没有额外的争论就不能保持原来的行顺序。|2473745|Merge+two+data+frames+while+keeping+the+original+row+order|2473746|merge(Df2,+Df1)
++++A+B+C
1+111+2+1
2+111+5+2
3+111+7+3
4+112+2+4
5+112+8+5
6+113+2+6|2473747|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1|https://stackoverflow.com/questions/17878048/merge-two-data-frames-while-keeping-the-original-row-order^0|F|5|L|5|0|0|1B|0|0|0|5|5|0|0|1M|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|11|8|@$9|12|A|13|B|C]|$9|14|A|15|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|16|8|@]|D|@$9|17|A|18|1|19]]|E|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|1A|8|@]|D|@]|E|$K|L]]|$1|M|3|N|5|6|7|1B|8|@$9|1C|A|1D|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1E|8|@]|D|@$9|1F|A|1G|1|1H]]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|J|7|1I|8|@]|D|@]|E|$K|L]]|$1|S|3|-4|5|6|7|1J|8|@]|D|@]|E|$]]]|T|$U|$5|V|W|X|E|$Y|G]]|Z|$5|V|W|X|E|$Y|10]]]]

This would typically be done with a join. <code>left_join</code> from <code>dplyr</code> will connect each of the rows in your first table with the each of the matching rows in the second table.

<a href="https://dplyr.tidyverse.org/reference/join.html" rel="nofollow noreferrer">https://dplyr.tidyverse.org/reference/join.html</a>

<pre><code>library(dplyr)
Df2 %&gt;% left_join(Df1)

Joining, by = c("A", "B")
 A B C
1 112 2 4
2 111 2 1
3 113 2 6
4 111 5 2
5 111 7 3
6 112 8 5
</code></pre>

<hr>

<code>merge</code> from base R will give a similar result, but doesn't keep the original row order without some extra wrangling.

<a href="https://stackoverflow.com/questions/17878048/merge-two-data-frames-while-keeping-the-original-row-order">Merge two data frames while keeping the original row order</a>

<pre><code>merge(Df2, Df1)
 A B C
1 111 2 1
2 111 5 2
3 111 7 3
4 112 2 4
5 112 8 5
6 113 2 6
</code></pre>

I'd like to create an efficient ifelse statement such that if columns from df2 match columns from df1, then that row in df2 is coded a specific way. My code works but is very inefficient.

Example data:

Df1

A&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;B&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;C 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3 
112&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4 
112&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5 
113&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6 

Df2 

A &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;B 
112&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2 
113&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7 
112&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8 

Desired Outcome: 

Df2 

A&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;B&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;C 
112&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1 
113&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2 
111&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3 
112&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5 

What I've done is this: 
<code>Df2$C&lt;- ifelse(Df2$A == 111 &amp; Df2$B == 2, 1, 0)</code> 
<code>Df2$C&lt;- ifelse(Df2$A == 111 &amp; Df2$B == 5, 2, 0)</code> 
<code>Df2$C&lt;- ifelse(Df2$A == 111 &amp; Df2$B == 7, 3, 0)</code>... 

This works, but is there a way such that df2 could reference the columns in df1 and create column df2$C, so that each combination doesn't have to be manually typed out?

R: ifelse loop across multiple dataframes

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问R:如果是跨多个数据文件的循环
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