按列名 R 合并答案

【问题标题】：Merge by column name R按列名 R 合并
【发布时间】：2013-03-24 18:55:25
【问题描述】：

我有

a <- matrix(c(1,3,4,2,2,6,3,1,6), nrow = 3, ncol=3, byrow=TRUE, dimnames = list(NULL, c("Apples", "Pears", "Oranges")))

  Pears Apples Oranges
1     1      3       4
2     2      2       6
3     3      1       6

b <- matrix(c(1,3,2,6,3,6), nrow = 3, ncol=2, byrow=TRUE, dimnames = list(NULL, c( "Pears", "Oranges")))

  Pears Oranges
1     1       4
2     2       6
3     3       6

我想合并它们以获得这样的结果：

 Pears Apples Oranges
1     1      3       4
2     2      2       6
3     3      1       6
4     1     Na       4
5     2     Na       6
6     3     Na       6

即，将它们按列名组合在一起，在第二帧缺少值的地方留下 Na/s，对于较大矩阵 a，较小矩阵 b 的一般情况

rbind 不起作用，merge 做了一些奇怪的事情。我追求什么？我也可以使用内存效率最高的东西，因为这最终会使用很多列名来完成很多次。

谢谢，

-N

编辑：当我最初问的时候，我可能应该提到这一点，但我实际上想达到上面的确切效果，但有一些非常重要的警告：

我正在使用矩阵

第一个矩阵将始终包含比第二个矩阵更多的列名

我可能想从包 bigmemory 创建一个 big.matrix。

【问题讨论】：

标签： r matrix merge

【解决方案1】：

这是一种更通用的方法，如果您在 a 和 b 中有多个需要添加的列：

b.toAdd <- setdiff (names(a), names(b))
if (length(b.toAdd))
  b[, b.toAdd] <- NA

a.toAdd <- setdiff (names(b), names(a))
if (length(a.toAdd))
  a[, a.toAdd] <- NA

rbind(a, b)

更新：

刚刚注意到您关于需要内存效率的评论。在这种情况下，您可能想要使用data.table，因为使用<- 会创建不必要的副本。
data.table istead 有一个:= 运算符，它的效率要高得多。

library(data.table)
a <- data.table(a)
b <- data.table(b)


if (length(b.toAdd <- setdiff (names(a), names(b))))
    b[, c(b.toAdd) := NA]

if (length(a.toAdd <- setdiff (names(b), names(a))))
    a[, c(a.toAdd) := NA]

rbind(a, b, use.names=TRUE)

#    Pears Apples Oranges
# 1:     1      3       4
# 2:     2      2       6
# 3:     3      1       6
# 4:     1     NA       4
# 5:     2     NA       6
# 6:     3     NA       6

在 SO 中搜索 [r] data.table benchmarks 以了解改进

【讨论】：

谢谢，但正如我编辑提到的，我使用的是矩阵，这对他们不起作用。我将 names() 更改为 colnames()，但在 b[, b.toAdd] 中出现错误
@N.McA。这个答案的第二部分应该仍然有效。（即，使用a <- data.table(matrix_a) 等...
对，但我最终需要使用 bigmemory 来解决这个问题......或者 data.tables 是否允许我拥有文件支持的对象？
AFAIK，没有。但是，:= 背后的想法是不必为了添加一列而复制整个对象。因此，对内存的需求将减少，并且可能不需要昂贵的文件 I/O。最好的确定方法是进行实验。
这种方法似乎也以某种方式将布尔值添加到我的数据中？我正在试验：P

【解决方案2】：

你可以使用：

rbind(a, cbind(b, Apples=NA))
  Pears Apples Oranges
1     1      3       4
2     2      2       6
3     3      1       6
4     1     NA       4
5     2     NA       6
6     3     NA       6

【讨论】：

【解决方案3】：

不太清楚你在追求什么，但你可以与添加的列合并（类似于 jmsinger 的回答）：

merge(a, cbind(b, Apples=NA), all=TRUE)
##   Pears Apples Oranges
## 1     1      3       4
## 2     1     NA       4
## 3     2      2       6
## 4     2     NA       6
## 5     3      1       6
## 6     3     NA       6

【讨论】：