在DF1％＆gt;％中不存在的DF2列创建它们％＆gt;％用NAs填充它们

Question

我的df1有4列（让我们称之为a，b，c和d），{{1有2列（df2和a）。我想在b中添加df2所缺少的列（df1和c），并用d填充它们，然后合并两者。正常的R代码如下（如果我没有弄错的话）：

NA

但这不适用于mdf <- plyr::rbind.fill(df1, df2) 的{​​{1}}：SparkR

如何使用适用于SparkR DataFrame的功能？

（显然，我喜欢可以维护的东西，而不是基本上像Error: All inputs to rbind.fill must be data.frames那样手工添加每一列的东西）

由于

（虽然我正在，DataFrame给了我df2$c <-，names(df1) %in% names(df2)给了我[1] TRUE TRUE FALSE FALSE，我应该使用什么函数让它返回名字列，即which(names(dt1) %in% names(dt2))？）

Answer 1

回答问题的第二部分。您可以使用dplyr :: setdiff按名称查找两个数据帧上不存在的列。

设置数据框（这也适用于列）：

df1 <- c(LETTERS[1:4])
df2 <- c(LETTERS[3:4])

df1
[1] "A" "B" "C" "D"
df2
[1] "C" "D"

并找到两个数据框中都不存在的列使用

setdiff(df1, df2)
[1] "A" "B"

或查找两个数据框中都存在的列

intersect(df1, df2)
[1] "C" "D"