根据 R 中的列值将超过 2 个数据帧合并在一起

Question

我想根据两列中的值将一个数据框与多个数据框合并。我知道我可以使用 merge() 函数基于列中的一个元素合并两个数据帧，但是当数据帧超过 2 个时我不知道该怎么做。

例如，以此为主要数据框：

yr.col <- c(rep("2018",3), rep("2017",4), rep("2016",5))
mnth.col <- sample.int(4,12, replace = TRUE)
lon <- c(paste(1:12,"x"))
lat <- c(paste(1:12,"y"))

df <- data.frame(yr.col,lon,lat)

这些是其他数据帧，它们具有不同年份的 lon 和 lat 集合的温度。

tmp_18 <- sample.int(8,12,replace = TRUE)
tmp_17 <- sample.int(8,12,replace = TRUE)
tmp_16 <- sample.int(8,12,replace = TRUE)

env_18 <- data.frame(tmp_18,lon,lat)
env_17 <- data.frame(tmp_17, lon, lat)
env_16 <- data.frame(tmp_16, lon, lat)

目标：我想将df 与env_18 env_17 或env_16 合并，具体取决于df$yr.col

预期结果：一个数据框，其中包含一个名为 tmp 的新列，其中找到了来自正确 env 数据集的数字

以前尝试过：

1)

if (df$yr.col=="2018"){
  df.new$tmp <- merge(df,env_18, by=c("lon", "lat"))
  df.new$tmp.yr <- "2018"
}else if (df$yr.col=="2017"){
  df.new$tmp <- merge(df, env_17, by=c("lon", "lat"))
  df.new$tmp.yr <- "2017"
} else {
  df.new$tmp <- merge(df, env_16, by=c("lon", "lat"))
  df.new$tmp.yr <- "2016"}

产生此警告：

Warning message:
In if (df$yr.col == "2018") { :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used

它只取第一个数据帧 env_18 并将其与 df 合并

我也试过 2)

df.new <- ifelse(df$yr.col=="2018", merge(df, env_18, by=c("lon", "lat")), 
                       ifelse(df$yr.col=="2017", merge(df, env_17, by=c("lon", "lat")),
                              ifelse(df$yr.col=="2016", merge(df, env_16, by=c("lon", "lat")), "NA")))
df.new <- data.frame(matrix(unlist(df.new), nrow=length(df.new)))

但这并没有给出预期的结果。

是否有一些我没有考虑过或犯了错误的神奇方法来做到这一点？也许是for-loop 或function？
非常感谢您提前提供的帮助！我真的很感激:))

Answer 1

您可以为此使用dplyr 和purrr。我本来可以使用inner_join，但决定保留merge，就像原来的帖子一样。

map2_dfr(list(env_16, env_17, env_18),
                2016:2018,
                function(x,y){merge(df %>% filter(yr.col == y), x, by=c("lon", "lat"))})

输出

lon  lat yr.col tmp_16 tmp_17 tmp_18
1  10 x 10 y   2016      1     NA     NA
2  11 x 11 y   2016      8     NA     NA
3  12 x 12 y   2016      7     NA     NA
4   8 x  8 y   2016      7     NA     NA
5   9 x  9 y   2016      2     NA     NA
6   4 x  4 y   2017     NA      5     NA
7   5 x  5 y   2017     NA      4     NA
8   6 x  6 y   2017     NA      8     NA
9   7 x  7 y   2017     NA      7     NA
10  1 x  1 y   2018     NA     NA      6
11  2 x  2 y   2018     NA     NA      2
12  3 x  3 y   2018     NA     NA      1

您也可以从tmps 创建一列并删除其余列：

df$tmp <- coalesce(df$tmp_16, df$tmp_17, df$tmp_18)