添加两个数据框；相同的维度；不同的顺序列答案

【问题标题】：Add two dataframes; same dimension; different order column添加两个数据框；相同的维度；不同的顺序列
【发布时间】：2015-05-29 21:42:12
【问题描述】：

我有一个数据框，df1：

Type     CA     AR     Total
alpha    2      3        5
beta     1      5        6
gamma    6      2        8
delta    8      1        9

还有一个数据框，df2：

Type     AR     CA     Total
alpha    3      4        7
beta     2      6        8
gamma    9      1        10
delta    4      1        5

我想添加两个数据框，以便将“CA”下的值加在一起，并将“AR”下的值加在一起。基本上，每个标题下的值应该加在一起。

生成的 df 应如下所示：

    Type     AR     CA     Total
    alpha    6      6        12
    beta     7      7        14
    gamma    11     7        18
    delta    5      9        14

例如：(AR, gamma) = 2 + 9 = 11

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

最安全的方法可能是绑定和聚合

aggregate(.~Type, rbind(df1,df2), sum)
#    Type CA AR Total
# 1 alpha  6  6    12
# 2  beta  7  7    14
# 3 delta  9  5    14
# 4 gamma  7 11    18

rbind.data.frame 函数关注列名，因此它会正确堆叠您的值。

【讨论】：

【解决方案2】：

我将重复我的建议 from the comments last time -- 考虑将 Type 放在行名中：

DF1 <- data.frame(df1[-1],row.names=df1$Type)
DF2 <- data.frame(df2[-1],row.names=df2$Type)

从这里开始，添加很简单：

DF1 + DF2[names(DF1)]
#       CA AR Total
# alpha  6  6    12
# beta   7  7    14
# gamma  7 11    18
# delta  9  5    14

几个警告：如果你的行没有以相同的方式排序，这将无法正常工作（这就是为什么@MrFlick 的方法是“安全的”）。此外，对更多数据帧的扩展在这里也不是那么优雅：

Reduce(`+`,lapply(list(DF2,DF3,DF4),`[`,order(names(DF1))),init=DF1) # here
aggregate(.~Type, rbind(df1,df2,df3,df4), sum)                       # @MrFlick

【讨论】：

我不确定我是否真的会考虑将“类型”设置为rownames。对于初学者，rownames 不允许重复。另一方面，今天至少有两个非常常用的软件包忽略了rownames，除非特别要求，即使这样，也将rownames 作为一列放回。也就是说，重复的rownames 是允许使用矩阵。
@AnandaMahto 我最初的建议 (stackoverflow.com/a/30489085/1191259) 是使用矩阵，但从 OP 在随后的几个问题中继续使用相同的示例数据来看，这没有任何吸引力。我认为在 data.frame 上使用 rownames 至少是朝着这个方向迈出的一步，但是是的，我可能不会这样做，因为我总是使用矩阵或 data.tables。我怀疑在 OP 的情况下没有重复的行（因为这似乎是一个用于显示目的的汇总表，并且边缘上的欺骗会很奇怪），但真的不知道。

【解决方案3】：

您可以考虑将数据存储为“长”格式，这将使进一步的操作更加直接。

如果您的data.frames 在list 中，您可以轻松地使用“reshape2”中的melt 来获得“长”data.frame。例如：

melt(list(df1, df2), id.vars = "Type")

一旦数据为长格式，您可以使用dcast 将其重新整形为“宽”格式，并在该阶段执行您想要的任何聚合。

此外，如果您在工作区中使用mget 具有类似名称的data.frames，则可以概括list 的创建。

这是一个例子，假设我们有两个data.frames，一个名为“df1”，一个名为“df2”：

library(reshape2)
dcast(melt(mget(ls(pattern = "df\\d+")), id.vars = "Type"), 
      Type ~ variable, value.var = "value", fun.aggregate = sum)
#    Type CA AR Total
# 1 alpha  6  6    12
# 2  beta  7  7    14
# 3 delta  9  5    14
# 4 gamma  7 11    18

【讨论】：