R合并没有重复列

时间:2014-06-27 17:42:24

标签: r merge dataframe

我有两个数据帧。例如

require('xlsx')
csvData <- read.csv("myData.csv")
xlsData <- read.xlsx("myData.xlsx")

csvData如下所示:

Period  CPI     VIX
1       0.029   31.740
2       0.039   32.840
3       0.028   34.720
4       0.011   43.740
5       -0.003  35.310
6       0.013   26.090
7       0.032   28.420
8       0.022   45.080

xlsData看起来像这样:

Period  CPI     DJIA
1       0.029   12176
2       0.039   10646
3       0.028   11407
4       0.011   9563
5       -0.003  10708
6       0.013   10776
7       0.032   9384
8       0.022   7774

当我合并这些数据时,CPI数据被复制,并且在标题上放置了一个后缀,这是有问题的(我的真实df中有更多列。)

mergedData <- merge(xlsData, csvData, by = "Period")

mergedData:

Period  CPI.x   VIX     CPI.y   DJIA
1       0.029   31.740  0.029   12176
2       0.039   32.840  0.039   10646
3       0.028   34.720  0.028   11407
4       0.011   43.740  0.011   9563
5       -0.003  35.310  -0.003  10708
6       0.013   26.090  0.013   10776
7       0.032   28.420  0.032   9384
8       0.022   45.080  0.022   7774

我想合并数据框而不复制具有相同名称的列。例如,我想要这种输出:

Period  CPI     VIX     DJIA
1       0.029   31.740  12176
2       0.039   32.840  10646
3       0.028   34.720  11407
4       0.011   43.740  9563
5       -0.003  35.310  10708
6       0.013   26.090  10776
7       0.032   28.420  9384
8       0.022   45.080  7774

我不想使用额外的&#39; by&#39;参数,或从其中一个df中删除列,因为在两个df中都有太多列重复。我只是想在合并过程中寻找一种动态的方法来删除那些重复的列。

谢谢!

2 个答案:

答案 0 :(得分:7)

如果公共列的名称相同,则可以跳过by参数。

来自?merge

  

默认情况下,数据框会在列中包含它们都具有的名称,但by.xby.y可以给出不同的列规范。

记住这一点,以下内容应该有效(就像对样本数据所做的那样):

merge(csvData, xlsData)
#   Period    CPI   VIX  DJIA
# 1      1  0.029 31.74 12176
# 2      2  0.039 32.84 10646
# 3      3  0.028 34.72 11407
# 4      4  0.011 43.74  9563
# 5      5 -0.003 35.31 10708
# 6      6  0.013 26.09 10776
# 7      7  0.032 28.42  9384
# 8      8  0.022 45.08  7774

答案 1 :(得分:0)

您还可以按名称索引您感兴趣的特定列。如果您只需要大数据帧中的单个列/向量,这将很有用。

Period <- seq(1,8)
CPI <- seq(11,18)
VIX <- seq(21,28)
DJIA <- seq(31,38)
Other1 <- paste(letters)[1:8]
Other2 <- paste(letters)[2:9]
Other3 <- paste(letters)[3:10]

df1<- data.frame(Period,CPI,VIX)
df2<- data.frame(Period,CPI,Other1,DJIA,Other2,Other3)

merge(df1,df2[c("Period","DJIA")],by="Period") 

> merge(df1,df2[c("Period","DJIA")],by="Period")
  Period CPI VIX DJIA
1      1  11  21   31
2      2  12  22   32
3      3  13  23   33
4      4  14  24   34
5      5  15  25   35
6      6  16  26   36
7      7  17  27   37
8      8  18  28   38