我想合并两个数据框列。
我有df1，并且有特定的列（df $ col1）。该列有1-100行，某些行具有NA值（例如，行10、15、20、50、69）。
数据框2具有第10、15、20、50、69行。
是否可以将DF2合并到df $ col中，以便DF2仅填充df $ col中的NA值。取决于每个数据集的索引号
我尝试了这个，但是得到的数据框看起来并不像我想要的
merge(brfss2$pa1min_,df,by.x=1,by.y=1,all.x=TRUE,all.y=TRUE)
这是两个数据框
Dataframe1：
1 NA
2 110
3 NA
4 35
5 NA
6 120
7 280
8 30
9 240
10 260
11 322
12 NA
数据框2：
1 2127.6
3 1403.0
5 198.0
12 112.8
答案 0 :(得分：1)
另一种方法-我导入了您的数据并指定了列名：
df <- structure(list(col1 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12
), col2 = c(NA, 110, NA, 35, NA, 120, 280, 30, 240, 260, 322,
NA)), class = c("spec_tbl_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA,
-12L), spec = structure(list(cols = list(col1 = structure(list(), class = c("collector_double",
"collector")), col2 = structure(list(), class = c("collector_double",
"collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess",
"collector")), skip = 2), class = "col_spec"))
df2 <- structure(list(col1 = c(1, 3, 5, 12), col2 = c(2127.6, 1403,
198, 112.8)), class = c("spec_tbl_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -4L), spec = structure(list(cols = list(
col1 = structure(list(), class = c("collector_double", "collector"
)), col2 = structure(list(), class = c("collector_double",
"collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess",
"collector")), skip = 2), class = "col_spec"))
使用tidyverse可以合并，然后根据没有NA的值有条件地添加新列：
library(tidyverse)
df %>%
merge(df2, by = "col1", all.x = TRUE) %>%
mutate(new_col = if_else(is.na(col2.x), col2.y, col2.x)) %>%
select(new_col)
new_col
1 2127.6
2 110.0
3 1403.0
4 35.0
5 198.0
6 120.0
7 280.0
8 30.0
9 240.0
10 260.0
11 322.0
12 112.8
答案 1 :(得分：0)
我编写了safejoin软件包，它非常简洁地解决了这个问题
# devtools::install_github("moodymudskipper/safejoin")
safe_left_join(df1,df2, by = "col1", conflict = dplyr::coalesce)
# # A tibble: 12 x 2
# col1 col2
# <dbl> <dbl>
# 1 1 2128.
# 2 2 110
# 3 3 1403
# 4 4 35
# 5 5 198
# 6 6 120
# 7 7 280
# 8 8 30
# 9 9 240
# 10 10 260
# 11 11 322
# 12 12 113.