如何在 R 中执行 VLOOKUP（类似于 Excel）？

VLOOKUP 是 excel 中的一个函数，它是垂直查找的缩写。此函数的任务是在列中搜索特定值以从不同列但在同一行中返回值。

句法：

VLOOKUP([value], [range], [column no], [true/false])

Here,

• value: Specifies the value to be searched
• range: It specifies the range in which the value has to be searched
• column no: The number of the column that contains the return value
• true: If the user wants approximate match
• false:  If the user wants the exact match with the specified value

方法一：使用Base R进行VLOOKUP：

我们可以使用 merge()函数在基础 R 中实现 VLOOKUP。

句法：

merge(dataFrame1, dataFrame2, by = “columnName”)

Here,

• dataFrame1 and dataFrame2 are the dataFrames and by argument is optional and used to specify multiple columns to merge

例子：

在这个程序中，首先，我们创建了两个数据框。然后我们应用了合并函数。请注意，我们在两个数据框中相同的部分列的基础上合并了列。

R

# R program to perform VLOOKUP
# using merge function
  
# creating a dataframe
dataFrame1 < - data.frame(section=LETTERS[1:15],
                          team=rep(c('Alpha', 'Beta', 'Gamma'),
                                   each=5))
  
# creating another dataframe
dataFrame2 < - data.frame(section=LETTERS[1:15],
                          score=c(25, 13, 12, 16, 18, 19,
                                  26, 28, 20, 36, 44, 29,
                                  8, 6, 5))
  
# merge the two dataframes
merge(dataFrame1, dataFrame2, by="section")

输出：

方法二：使用 dplyr 执行 VLOOKUP

我们可以使用 R 中 dplyr 库的内连接函数来执行类似于 VLOOKUP函数。

句法：

inner_join(dataFrame1, dataFrame2, by=”columnName”)

Here,

• dataFrame1 and dataFrame2 are the dataFrames and by argument is optional and used to specify multiple columns to merge

安装和导入 dplyr 包的语法：

install.package('dplyr')
library(dplyr)

例子：

在这个程序中，首先，我们创建了两个数据框。然后我们应用了 inner_join函数。请注意，我们在两个数据框中相同的部分列的基础上合并了列。

R

# R program to perform VLOOKUP 
# using dplyr
  
# Including library
library(dplyr)
  
# creating a dataframe
dataFrame1 <- data.frame(section=LETTERS[1:15],
                  team=rep(c('Alpha', 'Beta', 'Gamma'), 
                           each=5))
  
# creating another dataframe 
dataFrame2 <- data.frame(section=LETTERS[1:15],
                  score=c(25, 13, 12, 16, 18, 19,
                          26, 28, 20, 36, 44, 29,
                          8, 6, 5))
  
# merging the two dataframes by using 
# inner_join function
inner_join(dataFrame1, dataFrame2, by="section")

输出：