我想合并2 df,其中df1包含2列和df2 1列,在这种情况下如何应用函数合并?
以下是示例案例:
df1 <- data.frame(var1=letters[1:5],var2=letters[6:10])
df2 <- data.frame(var3=letters[1:10])
错误尝试:
merge(df1,df2,by.x=c("var1","var2"),by.y="var3",all.y=TRUE)
如何合并这两个df,以便匹配搜索使用df1(var1&amp; var2)的两列并在df2(var3)上运行?
期望的输出:
var1 var2 var3
1 a f a
2 b g b
3 c h c
4 d i d
5 e j e
6 <NA> <NA> f
7 <NA> <NA> g
8 <NA> <NA> h
9 <NA> <NA> i
10 <NA> <NA> j
编辑:改进数据(我希望):
df1 <- data.frame(var1=c(letters[1:5],rep("x",5)),var2=c(letters[6:10],rep("x",5)))
df2 <- data.frame(var3=letters[1:10])
期望的输出:
var1 var2 var3
1 a f a
2 b g b
3 c h c
4 d i d
5 e j e
6 x x f
7 x x g
8 x x h
9 x x i
10 x x j
答案 0 :(得分:5)
根据第一个所需的输出
,这是一个可能的data.table
解决方案
library(data.table)
setkey(setDT(df2), var3)
df2[df1, `:=`(var1 = i.var1, var2 = i.var2)][]
# var3 var1 var2
# 1: a a f
# 2: b b g
# 3: c c h
# 4: d d i
# 5: e e j
# 6: f NA NA
# 7: g NA NA
# 8: h NA NA
# 9: i NA NA
# 10: j NA NA
答案 1 :(得分:5)
你可以merge
使用参数by='row.names'
和sort=F
(正如Matthew Plourde所指出的)不要让merge
弄乱订单:
> merge(df1, df2, by='row.names', sort=FALSE, all=TRUE)[c("var1", "var2", "var3")]
var1 var2 var3
1 a f a
2 b g b
3 c h c
4 d i d
5 e j e
6 <NA> <NA> i
7 <NA> <NA> f
8 <NA> <NA> g
9 <NA> <NA> h
10 <NA> <NA> j
答案 2 :(得分:5)
您真的需要根据df2
和df1
重新排序cbind
:
cbind(df1, df2[order(match(df2$var3, df1$var1)),, drop=FALSE])
如果df2
有多列,则不需要drop=FALSE
。
# var1 var2 var3
# 1 a f a
# 2 b g b
# 3 c h c
# 4 d i d
# 5 e j e
# 6 x x f
# 7 x x g
# 8 x x h
# 9 x x i
# 10 x x j
保持这种方法,对于没有xs的第一个数据集,您可以使用:
cbind(lapply(df1, `length<-`, nrow(df2)), df2[order(match(df2$var3, df1$var1)),, drop=FALSE])
# var1 var2 var3
# 1 a f a
# 2 b g b
# 3 c h c
# 4 d i d
# 5 e j e
# 6 <NA> <NA> f
# 7 <NA> <NA> g
# 8 <NA> <NA> h
# 9 <NA> <NA> i
# 10 <NA> <NA> j
或者以更易读的方式:
df1 <- lapply(df1, `length<-`, nrow(df2))
df2 <- df2[order(match(df2$var3, df1$var1)),, drop=FALSE]
cbind(df1, df2)