我正在尝试将ID替换为其各自的值。问题在于，每个id根据上一列具有不同的值type，如下所示：
>df
type id
1 q1 1
2 q1 2
3 q2 1
4 q2 3
5 q3 1
6 q3 2
这是类型ID及其值：
>q1
id value
1 1 yes
2 2 no
>q2
id value
1 1 one hour
2 2 two hours
3 3 more than two hours
>q3
id value
1 1 blue
2 2 yellow
我已经尝试过这样的事情：
df <- left_join(subset(df, type %in% c("q1"), q1, by = "id"))
但这会删除其他值。
我想知道如何做one liner solution（或做某事），因为有超过20种带有类型描述的向量。
关于如何做的任何想法？
这是我期望的df：
>df
type id value
1 q1 1 yes
2 q1 2 no
3 q2 1 one hour
4 q2 3 more than two hours
5 q3 1 blue
6 q3 2 yellow
您可以加入多个变量。您给出的示例df实际上将为此创建一个合适的查找表：
value_lookup <- data.frame(
type = c('q1', 'q1', 'q2', 'q2', 'q3', 'q3'),
id = c(1, 2, 1, 3, 1, 2),
value = c('yes', 'no', 'one hour', 'more than two hours', 'blue', 'yellow')
)
然后，您就可以同时合并type和id：
df <- left_join(df, value_lookup, by = c('type', 'id'))
通常，当我需要像这样的查找表时，我会将其存储在CSV中，而不是将其全部写在代码中，但是可以做一些适合您的事情。
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