将两个具有不同列名的 dfs 合并，然后融合答案

【问题标题】：Combine two dfs with different column names and then melt将两个具有不同列名的 dfs 合并，然后融合
【发布时间】：2021-10-24 19:20:35
【问题描述】：

我想组合两个数据框，但根据以下将它们融合到不同的列中：

treatment<-c('control','noise')
weight<-c(0.01872556,0.01575400)
sd<-c(0.008540041,0.007460524)

df1<-data.frame(treatment,weight,sd)

treatment2<-c('control','noise')
area<-c(0.79809444,0.68014667)
sd2<-c(0.337949414,0.294295847)

df2<-data.frame(treatment2,area,sd2)

我想将它们组合起来并创建一个如下所示的数据框：

treatment	var	sum	sd
control	area	0.79809444	0.337949414
noise	area	0.68014667	0.294295847
control	weight	0.01872556	0.008540041
noise	weight	0.01575400	0.01575400

我尝试了各种方法，搜索了各种方法，最终将每个数据帧导出到 csv 中，然后将它们合并到 excel 中，重新导入到 R 中进行分析。

有没有更简单的解决方案？

【问题讨论】：

我不确定你想要什么最终结果。你能用你的预期输出更新问题吗？谢谢。 df1 中的对象“治疗”也未定义。
道歉 - 已用预期的输出和对象处理更新了问题。还要澄清一下，上面发布的两个数据框示例是我从另一个输出中获得的——因此想将它们结合起来。
很好，更容易提供帮助。
谢谢，所有解决方案都有效！！

标签： r transformation melt

【解决方案1】：

你可以使用

library(tidyr)
library(dplyr)

df2 %>% 
  rename(sd = sd2, treatment = treatment2) %>% 
  pivot_longer(area, names_to = "var", values_to = "sum") %>% 
  bind_rows(pivot_longer(df1, weight, names_to = "var", values_to = "sum")) %>% 
  select(treatment, var, sum, sd)

得到

# A tibble: 4 x 4
  treatment var       sum      sd
  <chr>     <chr>   <dbl>   <dbl>
1 control   area   0.798  0.338  
2 noise     area   0.680  0.294  
3 control   weight 0.0187 0.00854
4 noise     weight 0.0158 0.00746

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 {purrr} 和 {dplyr} 中的函数来做到这一点：

map(list(df2, df1), ~ mutate(., var = colnames(.)[2])) %>%
  map(~ set_names(., nm = c("treatment", "sum", "sd", "var"))) %>%
  bind_rows() %>%
  relocate("var", .before = "sum")

输出：

  treatment    var        sum          sd
1   control   area 0.79809444 0.337949414
2     noise   area 0.68014667 0.294295847
3   control weight 0.01872556 0.008540041
4     noise weight 0.01575400 0.007460524

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个 dplyr 解决方案。策略是先将两个dfs处理成想要的格式，然后再合并

df1 <- df1 %>% 
  dplyr::mutate(var = "weight") %>% 
  dplyr::rename(sum = weight)
df2 <- df2 %>% 
  dplyr::mutate(var = "area") %>% 
  dplyr::rename(treatment = treatment2,
                sd = sd2,
                sum = area)

dplyr::bind_rows(df1, df2)

# output
  treatment        sum          sd    var
1   control 0.01872556 0.008540041 weight
2     noise 0.01575400 0.007460524 weight
3   control 0.79809444 0.337949414   area
4     noise 0.68014667 0.294295847   area

【讨论】：