如何 rbind 匹配其列名的向量？答案

【问题标题】：How can I rbind vectors matching their column names?如何 rbind 匹配其列名的向量？
【发布时间】：2013-06-02 11:45:45
【问题描述】：

rbind 在将向量绑定在一起时不检查列名：

l = list(row1 = c(10, 20), row2 = c(20, 10))
names(l$row1) = c("A", "B")
names(l$row2) = c("B", "A")
l
$row1
 A  B 
10 20 

$row2
 B  A 
20 10 

rbind(l$row1, l$row2)
      A  B
[1,] 10 20
[2,] 20 10

如何从多个列表元素中生成此矩阵，以确保列名在行间正确匹配：

      A  B
[1,] 10 20
[2,] 10 20

【问题讨论】：

标签： r rbind

【解决方案1】：

reduce 是一个强大的功能，但有些不常用；这是另一种实现方式

这将创建一个 rbind，如果存在与“NA”不匹配的列，将为它们生成。

rbindedFrame = Reduce(custom_rbind,listofDataframes)  

custom_rbind = function(x1,x2){
  c1 = setdiff(colnames(x1),colnames(x2))
  c2 = setdiff(colnames(x2),colnames(x1))
  for(c in c2){##Adding missing columns from 2 in 1
    x1[[c]]=NA
  }
  for(c in c1){##Similiarly ading missing from 1 in 2
    x2[[c]]=NA
  }
  x2 = x2[colnames(x1)]
  rbind(x1,x2)
}
}

【讨论】：

【解决方案2】：

为什么不只是rbind(l$row1, l$row2[names(l$row1)])。也适用于数据帧。请注意，这将丢弃 l$row2 中未出现在 l$row1 中的列。

【讨论】：

【解决方案3】：

似乎在 R 的当前版本（我有 3.3.0 版）中，rbind 能够连接两个具有相同名称列的数据集，即使它们的顺序不同。

   df1 <- data.frame(a = c(1:5), c = c(LETTERS[1:5]),b=c(11:15))
   df2 <- data.frame(a = c(6:10), b = c(16:20),c=c(LETTERS[6:10]))
   rbind(df1,df2)
    a c  b
1   1 A 11
2   2 B 12
3   3 C 13
4   4 D 14
5   5 E 15
6   6 F 16
7   7 G 17
8   8 H 18
9   9 I 19
10 10 J 20

【讨论】：

我发现只有在组合两个元素时才会这样。当尝试组合三个时，第三个被绑定而没有匹配的标签。有人可以确认吗？
R 版本 3.5.2 中的三个元素似乎可以正常工作：df1 <- data.frame(a = c(1:5), c = c(LETTERS[1:5]),b=c(11:15)) df2 <- data.frame(a = c(6:10), b = c(16:20),c=c(LETTERS[6:10])) df3 <- data.frame(c = c(LETTERS[11:13]), a = c(11:13), b = c(21:23)) rbind(df1, df2, df3)

【解决方案4】：

smartbind() 将匹配列名并容忍缺失：

library(gtools)
do.call(smartbind,l)
      A  B
row1 10 20
row2 10 20

【讨论】：

plyr::rbind.fill 是一个类似的解决方案。

【解决方案5】：

do.call(rbind, lapply(l, function(row) row[order(names(row))]))

【讨论】：

【解决方案6】：

如果您首先将 l 的每个元素更改为数据框，rbind 将起作用：

do.call("rbind", lapply(l, function(x) data.frame(as.list(x))))

      A  B
row1 10 20
row2 10 20

【讨论】：

射击。 Matthew Plourde 击败了我。
+1！并且还注意到这里有趣的是，来自data.table 的经典等效rbindlist 给出的答案与do.call(rbind,...) 不同
rbindlist 的一个不错的功能是能够很容易地用 NA 填充空值。

【解决方案7】：

你可以使用match:

l <- list(row1 = setNames(1:3, c("A", "B", "C")),
          row2 = setNames(1:3, c("B", "C", "A")),
          row3 = setNames(1:3, c("C", "A", "B")))

do.call(rbind, lapply(l, function(x) x[match(names(l[[1]]), names(x))]))

结果：

     A B C
row1 1 2 3
row2 3 1 2
row3 2 3 1

【讨论】：

查看下面@scs76 的答案；不再需要此解决方案。
如果“行”有不同数量的元素，这仍然是需要的。