rbind 基于列中匹配值的数据

Question

我有几个想要合并的数据框，但我需要删除在其他数据框的列中没有匹配值的行。例如，我想根据 x 列中的值合并 a、b 和 c 数据帧。

a <- data.frame(1:5, 5:9)
colnames(a) <- c("x", "y")
b <- data.frame(1:4, 7:10)
colnames(b) <- c("x", "y")
c <- data.frame(1:3, 6:8)
colnames(c) <- c("x", "y")

结果是

1   5
2   6
3   7
1   7
2   8
3   9
1   6
2   7
3   8

其中前三行来自数据框 a，后三行来自数据框 b，第三三行来自数据框 c，x 列中没有匹配值的行没有包括在内。

Answer 1

我们基于“x”的intersecting 元素创建索引

v1 <- Reduce(intersect, list(a$x, b$x, c$x))
rbind(a[a$x %in% v1,], b[b$x %in% v1,], c[c$x %in% v1, ])
#  x y
#1 1 5
#2 2 6
#3 3 7
#4 1 7
#5 2 8
#6 3 9
#7 1 6
#8 2 7
#9 3 8

如果有很多数据集对象，最好将其保存在list 中。在这里，示例显示对象标识符完全不同，但如果标识符具有模式，例如df1, df2, ..df100 等，将其发送到 list 变得更容易

lst1 <- mget(ls(pattern = "^df\\d+$"))

如果对象标识符都不同 xyz, abc, fq12 等，但这些是唯一加载到全局环境中的 data.frame 对象

lst1 <-  mget(names(eapply(.GlobalEnv, 'is.data.frame')))

然后，获取列 'x' 的 interesecitng 元素

v1 <- Reduce(intersect, lapply(lst1, `[[`, "x"))

使用相交向量对list 元素的行进行子集化

do.call(rbind, lapply(lst1, function(x) dat[dat$x %in% v1,]))

在这里，我们假设所有数据集中的列名都相同

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另一种选择是先merge 然后unlist

out <- Reduce(function(...) merge(..., by = 'x'), list(a, b, c))
data.frame(x = out$x, y = unlist(out[-1], use.name = FALSE))