在R中合并多对数据框答案

【问题标题】：Merging multiple pairs of data-frame in R在R中合并多对数据框
【发布时间】：2022-01-11 18:58:04
【问题描述】：

我希望合并多对数据框。例如，我有以下两组数据框 Con_2014、Con_2015、Con_2016 和收入_2014、收入_2015、收入_2016。所以我想像下面这样一次性合并每一年的数据。

Con_Income_2014 <- merge(Income_2014,Con_2014)
Con_Income_2015 <- merge(Income_2015,Con_2015)
Con_Income_2016 <- merge(Income_2016,Con_2016)`

我尝试了以下方法，但它不起作用。

for (i in 1: length(years)){
  assign(paste("Con_Income", as.character(years[i]),sep =""),merge(paste("Income_",as.character(years[i]),sep=""),paste("Cons_",as.character(years[i]),sep="")))}

它运行，但它只给我每对的名称。它的合并字符串（文件名但不是数据）

【问题讨论】：

您能否使用dput 提供一组最小的数据框？
看看get()函数。它允许您通过字符名称来调用变量。顺便说一句，您不必将as.character() 用于整数。 R默认转成字符。
这可能对你有帮助：stackoverflow.com/questions/8091303/…
@Albin，不，这没有多大帮助。如果我是对的，他们会将多个文件合并到一个文件中，在我的情况下，我想合并两个文件，然后合并另外两个文件并继续处理其他文件对。所以这里会有多个输出合并文件，在这种情况下，只有一个输出合并文件。
结合Albin的优秀链接，见How to make a list of data frames。将所有数据框放在list 中将使您想做的任何操作都变得更加容易。例如，如果您有一个con 列表和一个income 列表，您将使用con_income = mapply(merge, con, income) 来获取结果列表。

标签： r dataframe merge

【解决方案1】：

*观察。我相信最后一个对象应该是 con_... 而不是 cons_... （错字）

我们不需要 for 循环。如果所有年份都与一对数据框关联，并且命名一致，我们可以使用mget(ls(pattern = ....))创建两个数据框列表，然后与mapply进行成对合并：

mapply(merge,
       mget(ls(pattern = "Income_20\\d{2}")),
       mget(ls(pattern = "Con_20\\d{2}")),
       SIMPLIFY = FALSE) %>%
    setNames(paste0('income_con_', 2014:2016))

@DaveArmstrong 创建的数据：

set.seed(1)

Income_2014 = data.frame(id = 1:5, x = runif(5,-1,1))
Income_2015 = data.frame(id = 6:10, x = runif(5,-1,1))
Income_2016 = data.frame(id = 11:15, x = runif(5,-1,1))
Cons_2014 = data.frame(id = 1:5, y = runif(5,2,3))
Cons_2015 = data.frame(id = 6:10, y = runif(5,2,3))
Cons_2016 = data.frame(id = 11:15, y = runif(5,2,3))

输出：

$income_con_2014
  id          x        y
1  1 -0.4689827 2.497699
2  2 -0.2557522 2.717619
3  3  0.1457067 2.991906
4  4  0.8164156 2.380035
5  5 -0.5966361 2.777445

$income_con_2015
  id          x        y
1  6  0.7967794 2.934705
2  7  0.8893505 2.212143
3  8  0.3215956 2.651674
4  9  0.2582281 2.125555
5 10 -0.8764275 2.267221

$income_con_2016
  id          x        y
1 11 -0.5880509 2.386114
2 12 -0.6468865 2.013390
3 13  0.3740457 2.382388
4 14 -0.2317926 2.869691
5 15  0.5396828 2.340349

【讨论】：

【解决方案2】：

这不是最漂亮的东西，但它确实有效：

Income_2014 = data.frame(id = 1:5, x = runif(5,-1,1))
Income_2015 = data.frame(id = 6:10, x = runif(5,-1,1))
Income_2016 = data.frame(id = 11:15, x = runif(5,-1,1))
Cons_2014 = data.frame(id = 1:5, y = runif(5,2,3))
Cons_2015 = data.frame(id = 6:10, y = runif(5,2,3))
Cons_2016 = data.frame(id = 11:15, y = runif(5,2,3))
years <- 2014:2016
for (i in 1: length(years)){
  assign(paste("Cons_Income", as.character(years[i]),sep =""),
    merge(eval(parse(text=paste("Income_",as.character(years[i]),sep=""))),                  
          eval(parse(text=paste("Cons_",as.character(years[i]),sep="")))))
}

【讨论】：