在将其组合到R中的一个数据帧时，在不同的数据帧中保留重复的行名[重复]

Question

我有三个数据框df1、df2、df3

df1
     Freq
Yes    10
No      2

df2 
     Freq
Yes     5
No      7

df2 
     Freq
Yes     5
No      7

我把它合并到df

df1 <- data.frame(Freq= c(10,2))
df2 <- data.frame(Freq= c(5,7))
df3 <- data.frame(Freq= c(9,3))
rownames(df1) <- c("Yes","No")
rownames(df2) <- c("Yes","No")
rownames(df3) <- c("Yes","No")

df <- data.frame(rbind(df1,df2,df3))
df
       Freq
Yes      10
No        2
Yes1      5
No1       7
Yes2      9
No2       3

现在，如果您看到df，只要它发现重复的行名，它就会在其旁边粘贴一个索引。

如何删除重复名称的索引并保持原样？ 然后我将rownames(df) 更改为df 中的第一列，Answer 作为列名。

 library(tibble)
 df <- rownames_to_column(df,"Answer")

   Answer   Freq
      Yes     10
       No      2
     Yes1      5
      No1      7
     Yes2      9
      No2      3

想要的结果

   Answer   Freq
      Yes     10
       No      2
      Yes      5
       No      7
      Yes      9
       No      3

Answer 1

虽然您可以通过正则表达式删除索引（请参阅上面的 cmets），但您可以通过在 rbind 之前调用 rownames_to_column 来避免此问题。 purrr::map_df 使这样做非常容易，因为它是 lapply 的一个版本，将其结果简化为 data.frame。因此，

library(tidyverse)    # contains both tibble and purrr

list(df1, df2, df3) %>% map_df(rownames_to_column, 'Answer')

##   Answer Freq
## 1    Yes   10
## 2     No    2
## 3    Yes    5
## 4     No    7
## 5    Yes    9
## 6     No    3

您还可以使用 purrr 的缩写匿名函数语法：~rownames_to_column(.x, 'Answer') 或更传统的语法：map_df(list(df1, df2, df3), function(x){rownames_to_column(x, 'Answer')})，所有这些都做同样的事情。

如果您想仅使用基本 R 来完成同样的事情，

do.call(rbind, lapply(list(df1, df2, df3), function(x){
    x$Answer <- rownames(x); 
    rownames(x) <- NULL; 
    x
}))

返回相同的东西。

如果您想为哪个行来自哪个data.frame 添加一个标识符列，请传递map_df 的.id 参数（与dplyr::bind_rows 中的相同）为此类列命名，就像rownames_to_column:

list(one = df1, two = df2, three = df3) %>% map_df(rownames_to_column, "Answer", .id = "df")

##      df Answer Freq
## 1   one    Yes   10
## 2   one     No    2
## 3   two    Yes    5
## 4   two     No    7
## 5 three    Yes    9
## 6 three     No    3

如果您未在列表中提供名称，.id 将获取默认值，即数字字符串。喜欢就转换吧。

Answer 2

我们可以通过data.table 做到这一点

library(data.table)
rbindlist(lapply(mget(paste0("df", 1:3)),
        function(x) transform(x, Answer = row.names(x))[2:1]))
#   Answer Freq
#1:    Yes   10
#2:     No    2
#3:    Yes    5
#4:     No    7
#5:    Yes    9
#6:     No    3