R，联合两个具有不同列名且不匹配的数据框答案

【问题标题】：R, Union two dataframe with different column names and no matchR，联合两个具有不同列名且不匹配的数据框
【发布时间】：2015-11-10 18:40:12
【问题描述】：

我想将 R 中的两个不同的数据帧（完全不同的列）组合成一个包容性数据帧。

假设数据框“df_a”有 A 列和 B 列：

df_a <- read.table(header=TRUE, text='
    A   B
    1   x1
    2   y1
    3   z1
')

并且数据框“df_b”具有列 C 和 D。

df_b <- read.table(header=TRUE, text='
          C     D
          1     6.7
          1     4.5
          1     3.7
          2     3.3
          2     4.1
          2     5.2
')

因此，生成的数据框“df_c”将包含 A、B、C、D 列，见下文：

df_c
  A     B       C   D
1 1     x1      1   6.7
2 2     y1      1   4.5
3 3     z1      1   3.7
4 NA    NA      2   3.3
5 NA    NA      2   4.1
6 NA    NA      2   5.2

方法一：

我第一次尝试使用 rbind()，但该函数需要匹配列名，但这不是我想要的。

方法 #2：

我使用了df_c <- merge(df_a,df_b)，但合并似乎是在做笛卡尔积，见下文：

df_c <-  merge(df_a,df_b)
df_c
   A  B C   D
1  1 x1 1 6.7
2  2 y1 1 6.7
3  3 z1 1 6.7
4  1 x1 1 4.5
5  2 y1 1 4.5
6  3 z1 1 4.5
7  1 x1 1 3.7
8  2 y1 1 3.7
9  3 z1 1 3.7
10 1 x1 2 3.3
11 2 y1 2 3.3
12 3 z1 2 3.3
13 1 x1 2 4.1
14 2 y1 2 4.1
15 3 z1 2 4.1
16 1 x1 2 5.2
17 2 y1 2 5.2
18 3 z1 2 5.2

方法 #3：

比我用df_c <- union(df_a,df_b)，但结果不再是数据框。它变成了一个列表列表，见下文：

[[1]]
[1] 1 2 3

[[2]]
[1] x1 y1 z1
Levels: x1 y1 z1

[[3]]
[1] 1 1 1 2 2 2

[[4]]
[1] 6.7 4.5 3.7 3.3 4.1 5.2

方法#4

我创建了自己的函数unionNoMatch()，它尝试将列从 df_2 附加到 df_1 输入参数：

unionNoMatch <- function(df_1, df_2)
{
df_3 <- df_1; 
for (name in names(df_2))
{
cbind(df_2$name,df_3) 
}

return (df_3);

}

df_c <- unionNoMatch (df_a,df_b)

但是，我收到了这个错误：

data.frame 中的错误（...，check.names = FALSE）：参数暗示不同的行数：0, 3

我怎样才能完成将 2 个数据框与不匹配的列组合成一个数据框的任务？

谢谢

【问题讨论】：

所以即使行数不同，您实际上也无法将df_a 中的行与df_b 中的行匹配？
这是另一个 cbind.fill 问题，今天早些时候提出了一个问题，并作为该问题的许多其他版本之一的副本关闭。只需谷歌 cbind.fill

标签： r dataframe

【解决方案1】：

似乎您正在尝试做一些可能不推荐的事情，但这是我在data.table 中要做的事情：

library(data.table) #1.9.5+ to get the on argument to [.data.table
setDT(df_a,keep.rownames=T); setDT(df_b,keep.rownames=T)
> df_a[df_b,on="rn"]
   rn  A  B C   D
1:  1  1 x1 1 6.7
2:  2  2 y1 1 4.5
3:  3  3 z1 1 3.7
4:  4 NA NA 2 3.3
5:  5 NA NA 2 4.1
6:  6 NA NA 2 5.2

（基本上，我们找到要合并的东西，即行号，然后在其上合并）

【讨论】：

【解决方案2】：

R 将同一行上的变量视为相关变量，因此它不希望将事物放在同一行上，除非它被告知您希望它们放在那里。一般来说，这是为了防止错误。如果你知道你在做什么，你可以手动给一个 id 来合并：

df_a$row <- 1:nrow(df_a)
df_b$row <- 1:nrow(df_b)
merge(df_a, df_b, by = "row", all = TRUE)

【讨论】：

或者只是在合并调用中使用"row.names" - merge(df_a,df_b,by="row.names",all=TRUE)
我选择了这个答案，因为它使用了基础包并且有效，谢谢

【解决方案3】：

我们可以使用dplyr 中的add_rownames 在每个数据集中创建一个行名列，然后执行full_join/left_join

library(dplyr)
full_join(add_rownames(df_a) , add_rownames(df_b), by='rowname') %>% 
                    select(-rowname)
#   A    B C   D
#1  1   x1 1 6.7
#2  2   y1 1 4.5
#3  3   z1 1 3.7
#4 NA <NA> 2 3.3
#5 NA <NA> 2 4.1
#6 NA <NA> 2 5.2

【讨论】：