【R語言】VLOOKUP一個常見案例的R語言實現
問題：
根據右側的查詢表，用VLOOKUP計算津貼列：
Excel 的 VLOOKUP 函式設計的比較反人類：晦澀、難懂、難記、難用，新的XLOOKUP有所改觀，但仍不如程式語言來的簡單、直接、清晰、易懂。
解決一個問題的終極思路，始終是：
把複雜的問題分解為若干簡單的問題，逐步解決
。
VLOOKUP 函式之所以這麼難記、難用，就是因為它不做這種分解，而總是妄圖一步到位。
對這個常見的 Excel VLOOKUP 問題，我用 R語言“分解+逐個解決”一下，你會發現非常清晰和一目瞭然。
總的來說，就是兩個資料表做“
(左）連線
”，但之前需要做一點準備工作：
（1） 用表1的工齡，計算一個新變數“工齡組別”
（2） 表2不是“整潔”表，需要變“整潔”
第1步，準備資料
把兩個表讀入進來，並檢視；順便存一下工齡級別標籤，備用
library
（
tidyverse
）
library
（
readxl
）
df
=
read_xlsx
（
“LookUP/WorkingAge。xlsx”
，
range
=
“A1：C19”
）
lookup
=
read_xlsx
（
“LookUP/WorkingAge。xlsx”
，
range
=
“I3：N8”
）
df
lookup
Labels
=
names
（
lookup
）
［
-
1
］
Labels
第2步，資料連線前的準備工作
即需要準備好，根據哪些列做匹配進而連線資料，本例顯然是根據“城市”和“工齡組別”列做匹配。
(1) 表1計算新變數“工齡組別”，並使用來自表2的工齡分組標籤
實際上這是
連續變數的離散化處理
，用 cut（） 函式很容易實現，用到了之前準備的標籤。
df
=
df
%
>
%
mutate
（
工齡組別
=
cut
（
工齡
，
breaks
=
c
（
-
Inf
，
0
，
5
，
10
，
20
，
Inf
），
labels
=
Labels
））
df
(2) 表2 變成“整潔”表
整潔表的特點是：
每個樣本佔一行
每個變數佔一列
每個值佔一個單元格
表2 為什麼不整潔呢？因為除了第1列的列名，不是變數，而是“工齡組別”的值。所以，需要來個“寬變長”：
lookup
=
lookup
%
>
%
pivot_longer
（
-
城市
，
names_to
=
“工齡組別”
，
values_to
=
“津貼”
）
lookup
這就是它作為整潔表應該有的樣子。
第3步，做資料連線
這是以表1為基礎，根據“城市”和“工齡組別”匹配，把表2中的津貼，連線進來，即“
左連線
”：
另外，工齡組別列不想出現在結果表中，刪掉該列
df
%
>
%
left_join
（
lookup
，
by
=
c
（
“城市”
，
“工齡組別”
））
%
>
%
select
（
-
工齡組別
）
想寫出到Excel的話，也簡單：
writexl
：：
write_xlsx
（
df
，
“結果表。xlsx”
）
總結：
透過問題分解，複雜的資料操作問題變成了若干步簡單的操作邏輯：
準備資料，做資料連接合並即可。
資料連線，需要準備根據哪列做匹配。
還有一個常識是：
所有資料表一般都需要變成整潔的資料表，再操作。
你只要熟悉基本的資料操作邏輯，可以說所有的 Excel VLOOKUP 操作都不在話下，因為 VLOOKUP 無非是 “查詢匹配+連線”而已。
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