Сопоставление и замена значений фактора с использованием идентификатора

Использование data.table и dplyr:-

library(data.table)
library(dplyr)
df <- left_join(df.1, df.2, by = "id")
setDT(df)
df[is.na(v1), v1 := v2]
df[, v2 := NULL]

Вы получите желаемый результат: -

     id      v1
1:  334  4 dogs
2:  440  4 dogs
3:  501  3 dogs
4: 2304  5 dogs
5: 2500 No dogs

До этого момента id будет числовым, а v1 будет множителем. Если вы хотите, чтобы id также было преобразовано в фактор. Вы можете сделать это, используя: -

df[, id := as.factor(id)]

Как упомянул @Gregor, вы можете преобразовать df обратно в факторы. Удобная функция здесь — функция coalesce от @MrFlick. Решение говорит само за себя

library(dplyr)

df.1 %>%
  left_join(df.2, by = "id") %>%
  mutate_if(is.factor, as.character) %>%
  mutate(final = coalesce(v1, v2))  %>% mutate_if(is.character, as.factor)

вывод

   id      v1     v2   final
1  334  4 dogs   <NA>  4 dogs
2  440    <NA> 4 dogs  4 dogs
3  501  3 dogs   <NA>  3 dogs
4 2304    <NA> 5 dogs  5 dogs
5 2500 No dogs   <NA> No dogs

сохраните приведенный выше результат в переменной (df), затем проверьте str(df)

'data.frame':   5 obs. of  4 variables:
 $ id   : num  334 440 501 2304 2500
 $ v1   : Factor w/ 3 levels "3 dogs","4 dogs",..: 2 NA 1 NA 3
 $ v2   : Factor w/ 2 levels "4 dogs","5 dogs": NA 1 NA 2 NA
 $ final: Factor w/ 4 levels "3 dogs","4 dogs",..: 2 2 1 3 4

если вы хотите удалить столбцы v1 и v2, просто передайте окончательный результат в %>% select(id,final)

Надеюсь, что это работает.

Используя подход tidyverse, у вас есть два решения:

Первое решение:

library(dplyr)
df.1 <- data.frame(id = c(334,440,501,2304,2500), 
                   v1 = c("4 dogs",NA,"3 dogs",NA,"No dogs"),stringsAsFactors=F) 

df.2 <- data.frame(id = c(440,2304), 
                   v2 = c("4 dogs","5 dogs"),stringsAsFactors=F) %>% 
    rename(v1=v2)

df_mix <- bind_rows(df.1,df.2) %>% 
    drop_na(...=v1)

Второе решение:

df.1 <- data.frame(id = c(334,440,501,2304,2500), 
                   v1 = c("4 dogs",NA,"3 dogs",NA,"No dogs"),stringsAsFactors=F)

df.2 <- data.frame(id = c(440,2304), 
                   v2 = c("4 dogs","5 dogs"),stringsAsFactors=F) 

df_mix <- left_join(df.1,df.2,by="id") %>% 
    mutate(v1=case_when(
        is.na(v1) ~ v2,
        !is.na(v1) ~ v1
    )) %>% 
    select(1:2)

PS: я предпочитаю загружать строки как векторы символов

Вы можете объединить df.1 и df.2, чтобы сохранить v1 и v2 в объединенном data.frame. Логика запуска для замены отсутствующих v1 значением v2.

library(dplyr)

df.1 <- data.frame(id = c(334,440,501,2304,2500), 
                   v1 = c("4 dogs",NA,"3 dogs",NA,"No dogs"))

df.2 <- data.frame(id = c(440,2304), 
                   v2 = c("4 dogs","5 dogs"))
#merge using left_join to keep all rows from df.1
final <- df.1 %>%
  left_join(df.2, by = "id")
#> final
#    id      v1     v2
#1  334  4 dogs   <NA>
#2  440    <NA> 4 dogs
#3  501  3 dogs   <NA>
#4 2304    <NA> 5 dogs
#5 2500 No dogs   <NA>

#Define a function to replace missing v1
replMissing <- function(x, y){
  ifelse(is.na(x), y, x )
}

#call replMissing function using mapply. Modified to handle factor
final$v1 <- as.factor(mapply(replMissing, as.character(final$v1), as.character(final$v2)))

#results is
#> final
#    id      v1     v2
#1  334  4 dogs   <NA>
#2  440  4 dogs 4 dogs
#3  501  3 dogs   <NA>
#4 2304  5 dogs 5 dogs
#5 2500 No dogs   <NA>

Столбец v2 теперь можно удалить