如何合并具有相同列名但在 R 中的变量中可能具有相同数据的两个数据框？答案

【问题标题】：How to merge two dataframes with same column name but may have same data in variables in R?如何合并具有相同列名但在 R 中的变量中可能具有相同数据的两个数据框？
【发布时间】：2020-07-20 22:18:36
【问题描述】：

我想问一下如何合并这两个数据框？

df1:

Name   Type   Price
A       1      NA
B       2      2.5
C       3      2.0

df2:

Name   Type   Price
A       1      1.5
D       2      2.5
E       3      2.0

正如您从两个 df 中看到的那样，它们具有相同的列名和一行具有相同值的“名称”，即 A，但 df1 没有价格，而 df2 有。我想实现这个输出，如果“名称”中的值相同，它们就会合并

Name   Type   Price
A       1      1.5
B       2      2.5
C       3      2.0
D       2      2.5
E       3      2.0

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

我们可以通过Name 对df1 和df2 执行full_join 并在Type 和Price 上使用coalesce 从这些列中获取第一个非NA 值。

library(dplyr)

full_join(df1, df2, by = 'Name') %>%
   mutate(Type = coalesce(Type.x, Type.y), 
          Price = coalesce(Price.x, Price.y)) %>%
   select(names(df1))

#  Name Type Price
#1    A    1   1.5
#2    B    2   2.5
#3    C    3   2.0
#4    D    2   2.5
#5    E    3   2.0

在基础 R 中类似：

transform(merge(df1, df2, by = 'Name', all = TRUE), 
           Price = ifelse(is.na(Price.x), Price.y, Price.x), 
           Type = ifelse(is.na(Type.x), Type.y, Type.x))[names(df1)]

数据

df1 <- structure(list(Name = structure(1:3, .Label = c("A", "B", "C"
), class = "factor"), Type = 1:3, Price = c(NA, 2.5, 2)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

df2 <- structure(list(Name = structure(1:3, .Label = c("A", "D", "E"
), class = "factor"), Type = 1:3, Price = c(1.5, 2.5, 2)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

【讨论】：

【解决方案2】：

您似乎想将数据框重新绑定在一起，然后删除价格为 NA 值的行，并按名称排序。

library(data.table)

setDT(rbind(df1, df2))[!is.na(Price)][order(Name)]
#    Name Type Price
# 1:    A    1   1.5
# 2:    B    2   2.5
# 3:    C    3   2.0
# 4:    D    2   2.5
# 5:    E    3   2.0

【讨论】：

【解决方案3】：

这是使用 merge + ocmplete.cases 的基本 R 解决方案

dfout <- subset(u <- merge(df1,df2,all= TRUE),complete.cases(u))

产生

> dfout
  Name Type Price
1    A    1   1.5
3    B    2   2.5
4    C    3   2.0
5    D    2   2.5
6    E    3   2.0

数据

df1 <- structure(list(Name = structure(1:3, .Label = c("A", "B", "C"
), class = "factor"), Type = 1:3, Price = c(NA, 2.5, 2)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

df2 <- structure(list(Name = structure(1:3, .Label = c("A", "D", "E"
), class = "factor"), Type = 1:3, Price = c(1.5, 2.5, 2)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

【讨论】：