R中的procv

在Excel中，我们经常使用VLOOKUP和HLOOKUP函数来执行垂直和水平查找。这些函数可以使用类似的procv函数在R中执行。

procv使用方法

在R中，procv函数是由dplyr包中的左连接函数left_join函数执行的。左连接函数可以使用两个数据集之间的一个共同变量来连接它们。在左连接中，左侧数据集的所有行都被保留。右侧数据集的行仅在它们与左侧数据集匹配时才被保留。

下面是一个基本的procv使用示例：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
data1 <- data.frame(id = c(1, 2, 3, 4),
                    name = c("John", "Mary", "Mike", "Susan"))

data2 <- data.frame(id = c(1, 3, 5),
                    age = c(25, 30, 35))

# 使用left_join进行垂直查找
result <- left_join(data1, data2, by = "id")

# 结果输出
result

上述代码中，我们使用left_join函数将data1和data2数据框连接，使用"id"列进行匹配，返回一个包含所有data1列和data2列的新数据框。由于没有在右侧数据集中找到id为2和4的行，因此它们被填充为NA。

procv的向量化用法

如果要在R中执行类似于VLOOKUP和HLOOKUP的函数，我们需要创建一个带有查找向量的函数。例如，我们可以使用dplyr的mutate函数来在data1数据框中添加一个新列age，该列使用id列查找data2$age向量中的值：

# 向data1添加一个新列age
data1 <- data1 %>%
  mutate(age = data2$age[match(id, data2$id)])

# 结果输出
data1

在上述代码中，我们使用mutate函数将一个名为age的新列添加到data1数据框中。match函数使用id列和data2$id向量来查找正确的行索引，然后使用这些索引在data2$age向量中查找与id列匹配的值，并将结果存储在age列中。

注意：如果没有匹配到id，则使用NA。如果要使用其他值来填充这些空值，则可以使用dplyr的ifelse函数将它们替换为特定值。

总结

在R中，我们可以使用dplyr的左连接函数left_join来执行垂直查找。我们还可以使用dplyr的mutate函数来创建一个用于向量化执行查找的自定义函数。这些函数使我们可以在R中执行类似于VLOOKUP和HLOOKUP的函数。