Question

如何串联一个包含一个或多个data.frames的数据框。例如：

df <- data.frame(a=1:3)
df$df <- data.frame(a=1:3)  
rbind( df, df)

row.names<-.data.frame（*tmp*中的错误，值=值）：
不允许重复的“ row.names”另外：警告消息：设置“ row.names”时的非唯一值：“ 1”，“ 2”，“ 3”

library(dplyr)
bind_rows(list(df,df))

错误：参数2不能是包含数据框的列表

Answer 1

一种选择是rep两次df两次而不是rbind配对；这将自动创建非重复的row.names。试试这个：

df[rep(seq_len(nrow(df)), 2), ]
# output
    a a
1   1 1
2   2 2
3   3 3
1.1 1 1
2.1 2 2
3.1 3 3

使用dplyr的相同过程将为您带来更多有趣的row.names：

library(dplyr)
df %>% slice(rep(row_number(), 2))
# output
  a a
1 1 1
2 2 2
3 3 3
4 1 1
5 2 2
6 3 3

Answer 2

这里的问题似乎不是数据帧中的另一个data.frame，而是结果中的非唯一rownames。如果您确定行名称在rbind之后是唯一的-它应该可以工作：

df1 <- data.frame(a=1:3)
df2 <- data.frame(a=1:3)
df1$df <- data.frame(a=1:3, row.names=letters[1:3])
df2$df <- data.frame(a=1:3, row.names=LETTERS[1:3])

> res <- rbind(df1, df2)
> res
  a a
1 1 1
2 2 2
3 3 3
4 1 1
5 2 2
6 3 3

> res$df
  a
a 1
b 2
c 3
A 1
B 2
C 3

问题似乎是rbind调整了要合并的两个data.frames的行名，但没有调整data.frames中data.frames的行名。

Answer 3

我们可以list数据帧，然后使用mapply来不同地处理列类型：stack用于向量，do.call(rbind)用于data.frame。

L <- mget(ls(pattern="df\\."))  # or list(df.1, df.2, df.3)
res <- data.frame(a=stack(mapply(`[`, L, 1))[[1]])
res$df <- do.call(rbind, mapply(`[`, L, 2))
res
#   a a
# 1 1 1
# 2 2 2
# 3 3 3
# 4 4 4
# 5 5 5
# 6 6 6
# 7 7 7
# 8 8 8
# 9 9 9
str(res)
# 'data.frame': 9 obs. of  2 variables:
#   $ a : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9
# $ df:'data.frame':    9 obs. of  1 variable:
#   ..$ a: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9

数据

df.1 <- structure(list(a = 1:3, df = structure(list(a = 1:3), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
df.2 <- structure(list(a = 4:6, df = structure(list(a = 4:6), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
df.3 <- structure(list(a = 7:9, df = structure(list(a = 7:9), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

查找数据框的数据框

3 个答案: