这是在这里回答另一个问题。当您rbind两个数据框时，它按名称而不是索引匹配列，这可能会导致意外行为：
> df<-data.frame(x=1:2,y=3:4)
> df
x y
1 1 3
2 2 4
> rbind(df,df[,2:1])
x y
1 1 3
2 2 4
3 1 3
4 2 4
当然，有一些解决方法。例如：
rbind(df,rename(df[,2:1],names(df)))
data.frame(rbind(as.matrix(df),as.matrix(df[,2:1])))
在编辑时：来自rename包的plyr实际上并不是这样工作的（尽管我认为我最初写这篇文章的时候它已经工作了......）。通过重命名的方法是使用SimonO101的解决方案：
rbind(df,setNames(df[,2:1],names(df)))
另外，也许令人惊讶的是，
data.frame(rbindlist(list(df,df[,2:1])))
按索引工作（如果我们不介意数据表，那么它非常简洁），所以这是do.call(rbind)之间的区别。
问题是，rbind两个名称不匹配的数据框的最简洁方法是什么？我知道这似乎微不足道，但这种事情最终会使代码混乱。而且我不想写一个名为rbindByIndex的新函数。理想情况下，它会像rbind(df,df[,2:1],byIndex=T)。
答案 0 :(得分：44)
您可能会在这里找到setNames ...
rbind(df, setNames(rev(df), names(df)))
# x y
#1 1 3
#2 2 4
#3 3 1
#4 4 2
我怀疑你的真实用例有点复杂。您当然可以根据需要在setNames的第一个参数中重新排序列，只需在第二个参数中使用names(df)，以便重新排序的列的名称与原始列匹配。
答案 1 :(得分：8)
这看起来很简单：
mapply(c,df,df[,2:1])
x y
[1,] 1 3
[2,] 2 4
[3,] 3 1
[4,] 4 2
对于这个简单的情况，你必须把它变回数据帧（因为mapply将它简化为矩阵）：
as.data.frame(mapply(c,df,df[,2:1]))
x y
1 1 3
2 2 4
3 3 1
4 4 2
重要提示1 ：当您的数据框包含不同类型的向量时，类型强制似乎存在缺点：
df<-data.frame(x=1:2,y=3:4,z=c('a','b'))
mapply(c,df,df[,c(2:1,3)])
x y z
[1,] 1 3 2
[2,] 2 4 1
[3,] 3 1 2
[4,] 4 2 1
重要提示2 ：如果你有因素，这也很糟糕。
df<-data.frame(x=factor(1:2),y=factor(3:4))
mapply(c,df[,1:2],df[,2:1])
x y
[1,] 1 1
[2,] 2 2
[3,] 1 1
[4,] 2 2
所以，只要您拥有所有数字数据，就没关系。