Question

我正在寻找一种简单的方法来组合两个数据框，将较小的数据框插入较大的数据框中，如下所示：

 x.1:                              x.2:
         1.1  1.2  2.3  3.4                 1.2  2.3
    a.b    w              z            d.e    u
    b.c         x                      a.b         v
    d.e    y

期望的结果：

 x.f:
         1.1  1.2  2.3  3.4
    a.b    w         v    z
    b.c         x
    d.e    y    u

在cols之后合并很多问题，但是我想根据cols 和行的名称进行合并，但是没有得到它。名称中的点是修复方案。如果有人提出建议会很高兴，因为我尝试合并，加入等等都没有成功。我脑海中的一个解决方案是手动方式，循环遍历较小的框架，每次查找值并保存行/列，然后插入更大的框架。或重组我的数据帧。但必须有一个更简单的方法吗？

提前，罗宾

以下是快速试用的代码：

i<-c("w", "", "y")
j<-c("", "x", "")
k<-c("","","")
l<-c("z","","")
x.1 <- data.frame(i,j,k,l, row.names=c("a.b","b.c","d.e"))
colnames(x.1)<-c("1.1","1.2","2.3","3.4")
m<-c("u", "")
n<-c("", "v")
x.2 <- data.frame(m,n, row.names=c("d.e","a.b"))
colnames(x.2)<-c("1.2","2.3")

Answer 1

这是一种方法：

library(reshape2)
mx1 <- melt(cbind(id = rownames(x.1), x.1), id.vars="id")
mx2 <- melt(cbind(id = rownames(x.2), x.2), id.vars="id")
x12 <- rbind(mx1, mx2)
out <- dcast(x12[!x12$value == "", ], id ~ variable)
out[is.na(out)] <- ""
out
#    id 1.1 1.2 2.3 3.4
# 1 a.b   w       v   z
# 2 b.c       x        
# 3 d.e   y   u

首先将每个数据集变为“长”数据集（最简单的使用“reshape2”中的melt），然后将其转换回“宽”数据集（使用dcast，再次从“ reshape2" ）。

上述步骤并非全部，但我已将它们包含在尽可能接近您所需的输出中，以便您决定保留/删除哪些步骤。

实际上，如果你问我，我会停在“x12”阶段。从长远来看，“长”数据可能更方便操作和使用（没有双关语）。

更新

您可能还需要考虑“datamerge”包，它实际上包含两个功能：clean.factors()和version.merge。 clean.factors函数将在合并之前将空白转换为NA。我保留了verbose = TRUE，因此您可以看到它确实为您提供了有关如何执行合并的详细信息，包括是否必须在此过程中更改任何值。

out <- Reduce(function(x, y) version.merge(x, y, add.values = TRUE, verbose = TRUE), 
              lapply(list(x.1, x.2), clean.factors, verbose = FALSE))
# Rows:  3 from `x` #1
#        0 from `y` #2
# 
# Columns:
# 1.1  Origin: `x` #1
# 1.2  Origin: `x` #1
#      Imputed 1 values from `y` #2
# 2.3  Origin: `x` #1
#      Imputed 1 values from `y` #2
#      Class missmatch: numeric vs. character
#      Converted to character
# 3.4  Origin: `x` #1

out
#      1.1  1.2  2.3  3.4
# a.b    w <NA>    v    z
# b.c <NA>    x <NA> <NA>
# d.e    y    u <NA> <NA>

当然，如果您想再次使用空格替换NA，则只需使用out[is.na(out)] <- ""。

Answer 2

flatx.2 <- which(!x.2 =="", arr.ind=TRUE)
flatx.2[] <- cbind( rownames(x.2)[flatx.2[,'row']], 
                    colnames(x.2)[flatx.2[,'col']])
flatx.2  
# contains row and column names in same positions as the non-blank x.2 values
#---------
    row   col  
d.e "d.e" "1.2"
a.b "a.b" "2.3"
#--------------
x.1[ cbind(  match(flatx.2[,1], rownames(x.1)),          #identify numeric row
            match(flatx.2[,2], colnames(x.1))) ] <-      #identify numeric col
                 x.2[which(!x.2 =="", arr.ind=TRUE)]    # the non-blank values
 x.1
#-------------
    1.1 1.2 2.3 3.4
a.b   w       v   z
b.c       x        
d.e   y   u

我碰巧认为这只是使用基本索引操作（并且应该相当有效并适用于具有所需技能的数据的结构），所以希望得到一点掌声。我以为我可以在LHS上使用位置的字符值矩阵，但在我的尝试中出错了。 ?"["页面sems表示应该有效，如果我发出语法错误，这可能会简化。

R合并与row-_and_ colnames匹配的数据帧

2 个答案:

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