根据一组条件将数据框中的值替换为其他数据框中的值

在 df1 中，我需要将 msec 的值替换为 df2 中的相应值。

df1 <- data.frame(ID=c('rs', 'rs', 'rs', 'tr','tr','tr'), cond=c(1,1,2,1,1,2), 
block=c(2,2,4,2,2,4), correct=c(1,0,1,1,1,0), msec=c(456,678,756,654,625,645))

df2 <- data.frame(ID=c('rs', 'rs', 'tr','tr'), cond=c(1,2,1,2), 
block=c(2,4,2,4), mean=c(545,664,703,765))

在 df1 中，如果correct==0，然后参考df2与匹配值ID, cond, and block。将值替换为msec in df1与相应的值mean in df2.

例如，df1 中的第二行有correct==0。所以，在df2找到对应的行，其中ID=='rs', cond==1, block==2并使用平均值 (mean=545) 来替换 msec 的值 (msec=678）。请注意，在 df1 中，ID、block 和 cond 的组合可以重复，但每个组合在 df2 中仅出现一次。

使用data.table包裹：

# load the 'data.table' package
library(data.table)

# convert the data.frame's to data.table's
setDT(df1)
setDT(df2)

# update df1 by reference with a join with df2
df1[df2[, correct := 0], on = .(ID, cond, block, correct), msec := i.mean]

这使：

> df1
   ID cond block correct msec
1: rs    1     2       1  456
2: rs    1     2       0  545
3: rs    2     4       1  756
4: tr    1     2       1  654
5: tr    1     2       1  625
6: tr    2     4       0  765

注：以上代码会更新df1而不是创建一个新的数据帧，这样更节省内存。