R，合并两个具有不同列名且不匹配的数据框 [英] R, Union two dataframe with different column names and no match
问题描述
我想将R中的两个不同的数据框（完全不同的列）组合成一个包含的数据框。
假设数据帧 df_a具有列A& B：
df_a<-read.table（header = TRUE，text ='
AB
1 x1
2 y1
3 z1
'）
数据帧 df_b具有列C& D.
df_b<-read.table（header = TRUE，text ='
CD
1 6.7
1 4.5
1 3.7
2 3.3
2 4.1
2 5.2
'）
因此，结果数据帧 df_c将具有A，B，C，D列，如下所示：
df_c
ABCD
1 1 x1 1 6.7
2 2 y1 1 4.5
3 3 z1 1 3.7
4不适用不适用2 3.3
5不适用不适用2 4.1
6不适用不适用2 5.2
方法1：
我首先尝试使用 rbind（），但是该功能需要匹配的列名，但这不是我要查找的。
方法2：
我使用了 df_c<-merge（df_a，df_b），但是merge似乎在做笛卡尔积，见下文：
df_c<-merge（df_a，df_b）
df_c
ABCD
1 1 x1 1 6.7
2 2 y1 1 6.7
3 3 z1 1 6.7
4 1 x1 1 4.5
5 2 y1 1 4.5
6 3 z1 1 4.5
7 1 x1 1 3.7
8 2 y1 1 3.7
9 3 z1 1 3.7
10 1 x1 2 3.3
11 2 y1 2 3.3
12 3 z1 2 3.3
13 1 x1 2 4.1
14 2 y1 2 4.1
15 3 z1 2 4.1
16 1 x1 2 5.2
17 2 y1 2 5.2
18 3 z1 2 5.2
方法3：
比起我使用 df_c<-union（df_a，df_b），但结果不再是数据帧。它变成了列表列表，如下所示：
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] x1 y1 z1
级别：x1 y1 z1
[[3]]
[ 1] 1 1 1 2 2 2
[[4]]
[1] 6.7 4.5 3.7 3.3 4.1 5.2
方法＃4
我创建了自己的函数 unionNoMatch（），尝试将列从df_2追加到df_1输入参数：
unionNoMatch< -function（df_1，df_2）
{
df_3<-df_1;
代表（名称中的名称（df_2））
{
cbind（df_2 $ name，df_3）
}
return（df_3）;
}
df_c<-unionNoMatch（df_a，df_b）
但是，我收到此错误：
data.frame（...，check.names = FALSE）中的错误：
参数暗示不同的行数：0、3
我如何实现将2个数据帧与不匹配的列组合到单个数据中的任务框架？
谢谢
似乎在尝试做一些可能不推荐的事情，但这是我在 data.table 中要做的事情：
library（data.table）＃1.9.5 +获得[.data.table
setDT（df_a，keep.rownames = T）;的on参数。 setDT（df_b，keep.rownames = T）
> df_a [df_b，on = rn]
rn ABCD
1：1 1 x1 1 6.7
2：2 2 y1 1 4.5
3：3 3 z1 1 3.7
4：4不适用NA 2 3.3
5：5不适用NA 2 4.1
6：6不适用NA 2 5.2
（基本上，我们找到要合并的东西，即行号，然后再合并）
I want to combine two distinct dataframes(completely different columns) in R, into one inclusive data frame.
Lets say data frame "df_a" has columns A & B:
df_a <- read.table(header=TRUE, text='
A B
1 x1
2 y1
3 z1
')
And dataframe "df_b" has columns C & D.
df_b <- read.table(header=TRUE, text='
C D
1 6.7
1 4.5
1 3.7
2 3.3
2 4.1
2 5.2
')
Therefore the resultant dataframe "df_c" will have columns A,B,C,D, see below:
df_c
A B C D
1 1 x1 1 6.7
2 2 y1 1 4.5
3 3 z1 1 3.7
4 NA NA 2 3.3
5 NA NA 2 4.1
6 NA NA 2 5.2
Approach #1:
I first tried using rbind() but that function requires matching column names, however that is not what I'm looking for.
Approach #2:
I used df_c <- merge(df_a,df_b), however merge seems to be doing a Cartesian product, see below:
df_c <- merge(df_a,df_b)
df_c
A B C D
1 1 x1 1 6.7
2 2 y1 1 6.7
3 3 z1 1 6.7
4 1 x1 1 4.5
5 2 y1 1 4.5
6 3 z1 1 4.5
7 1 x1 1 3.7
8 2 y1 1 3.7
9 3 z1 1 3.7
10 1 x1 2 3.3
11 2 y1 2 3.3
12 3 z1 2 3.3
13 1 x1 2 4.1
14 2 y1 2 4.1
15 3 z1 2 4.1
16 1 x1 2 5.2
17 2 y1 2 5.2
18 3 z1 2 5.2
Approach #3:
Than I used df_c <- union(df_a,df_b), but the result is no longer a data frame. Its turned into a list of lists, see below:
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] x1 y1 z1
Levels: x1 y1 z1
[[3]]
[1] 1 1 1 2 2 2
[[4]]
[1] 6.7 4.5 3.7 3.3 4.1 5.2
Approach #4
I created my own function called unionNoMatch(), that attempts to append columns from df_2 to df_1 input paramters:
unionNoMatch <- function(df_1, df_2)
{
df_3 <- df_1;
for (name in names(df_2))
{
cbind(df_2$name,df_3)
}
return (df_3);
}
df_c <- unionNoMatch (df_a,df_b)
However, I got this error:
Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : arguments imply differing number of rows: 0, 3
How can I achieve my task of combining 2 data frames with non matching columns into a single data frame?
Thanks
Seems like you're trying to do something that's probably not recommended, but here's what I'd do in data.table:
library(data.table) #1.9.5+ to get the on argument to [.data.table
setDT(df_a,keep.rownames=T); setDT(df_b,keep.rownames=T)
> df_a[df_b,on="rn"]
rn A B C D
1: 1 1 x1 1 6.7
2: 2 2 y1 1 4.5
3: 3 3 z1 1 3.7
4: 4 NA NA 2 3.3
5: 5 NA NA 2 4.1
6: 6 NA NA 2 5.2
(basically, we find something to merge on, namely the row number, then merge on that)
这篇关于R，合并两个具有不同列名且不匹配的数据框的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
