fix.by (by.x, x) 中的错误：“by”必须将一列或多列定义为数字、名称或逻辑数据

Question

我有一些文件

file_analysis = read.xlsx(listfiles[1],sheetIndex = 1,header = FALSE)###
#View(file_analysis)
str(file_analysis)
file_comments =  read.csv("C:/Users/adm/Downloads/comments.csv",sep=";")
#View(file_comments)
file_groups = read.xlsx(listfiles[6],sheetIndex = 1,header = FALSE)  ####
#View(file_groups)
file_headeers = read.xlsx(listfiles[7],sheetIndex = 1,header = FALSE)
file_photos = read.csv("C:/Users/adm/Downloads/photos.csv",sep=";")
#View(file_photos)
file_profiles = read.xlsx(listfiles[12],sheetIndex = 1,header = FALSE) ####
#View(file_profiles)
file_profiles3 = read.xlsx(listfiles[13],sheetIndex = 1,header = FALSE)###
#View(file_profiles)
file_statistics = read.csv("C:/Users/adm/Downloads/statistics.csv",sep=";")
#View(file_statistics)
file_videos = read.csv("C:/Users/adm/Downloads/videos.csv",sep=";")
#View(file_videos)

我需要它合并到一个数据集 简单的方法

n=merge(file_comments,file_groups,file_photos ,file_profiles,
      file_profiles3,file_statistics,

      file_videos, by ="owner_id")

但它返回错误

Error in fix.by (by.x, x): 'by' must define one or more columns as numbers, names or logical data

这个 Error in fix.by(by.x, x) : 'by' must specify a uniquely valid columnmergedata <- merge (dataset1, dataset2, by.x="personalid") 和这个 Merging data - Error in fix.by(by.x, x) 是帮不了我。我不知道为什么。

owner_id 是数字

例子

258894746

3389571
3389572
3389573
3389574
118850

怎么了？ 我需要一次加入所有文件。

Answer 1

merge 不接受两个以上的数据帧。您应该使用Reduce 或purrr::reduce 函数see here 递归应用它

基础 R

 Reduce(function(dtf1, dtf2) merge(dtf1, dtf2, by = "owner_id"),
           list(file_comments,file_groups,file_photos ,file_profiles,
                file_profiles3,file_statistics,
                file_videos)
        )

tidyverse 语法

library(dplyr)
library(purrr)

list(file_comments,file_groups,file_photos ,file_profiles,
      file_profiles3,file_statistics,
      file_videos) %>% reduce(inner_join, by = "owner_id")

顺便说一句，如果您更喜欢左连接而不是内连接（您打算使用的那个）：

• 在merge 中添加all.x = TRUE 参数
• 在 tidyverse 解决方案中使用 left_join 而不是 inner_join