合并数据框并包含重复行答案

【问题标题】：Merge data frames and include duplicate rows合并数据框并包含重复行
【发布时间】：2012-04-26 08:59:30
【问题描述】：

我有几个数据框，比如

>data1
     pearson     fisher      yates  mec
1 0.01141204 0.02857143 0.05777957 2.50
2 0.02609829 0.04761905 0.11203684 2.25
3 0.05280751 0.07619048 0.19670560 2.00
4 0.09742169 0.16666667 0.31998422 1.75
5 0.16754628 0.42857143 0.49015296 1.50
6 0.27332168 0.44444444 0.71500065 1.25
7 0.42919530 1.00000000 1.00000000 1.00
8 0.65790502 1.00000000 0.65790502 0.75
9 1.00000000 1.00000000 0.29184055 0.50

> data2
     pearson     fisher     yates  mec
1 0.02609829 0.04761905 0.1120368 2.25
2 0.05777957 0.20634921 0.2059032 2.50
3 0.11203684 0.24242424 0.3403557 2.25
4 0.19670560 0.52380952 0.5186050 2.00
5 0.31998422 0.52380952 0.7402693 1.75
6 0.49015296 1.00000000 1.0000000 1.50
7 0.71500065 1.00000000 0.7150007 1.25
8 1.00000000 1.00000000 0.4291953 1.00
9 0.65790502 1.00000000 0.6579050 0.75

当我尝试合并这两个数据框时，得到的结果如下：

> merge(data1, data2, all=TRUE)
      pearson     fisher      yates  mec
1  0.01141204 0.02857143 0.05777957 2.50
2  0.02609829 0.04761905 0.11203684 2.25
3  0.05280751 0.07619048 0.19670560 2.00
4  0.05777957 0.20634921 0.20590321 2.50
5  0.09742169 0.16666667 0.31998422 1.75
6  0.11203684 0.24242424 0.34035574 2.25
7  0.16754628 0.42857143 0.49015296 1.50
8  0.19670560 0.52380952 0.51860502 2.00
9  0.27332168 0.44444444 0.71500065 1.25
10 0.31998422 0.52380952 0.74026928 1.75
11 0.42919530 1.00000000 1.00000000 1.00
12 0.49015296 1.00000000 1.00000000 1.50
13 0.65790502 1.00000000 0.65790502 0.75
14 0.71500065 1.00000000 0.71500065 1.25
15 1.00000000 1.00000000 0.29184055 0.50
16 1.00000000 1.00000000 0.42919530 1.00

我需要获得 18 行，但我获得了 16 行，我有重复的行，我想将它们保留在数据集中。我该怎么做？

【问题讨论】：

对不起，我第一次看错了你的问题。我编辑了我的回复，以便您获得 18 行。

标签： r merge dataframe

【解决方案1】：

编辑忽略此答案。 merge 提供所需的输出。

rbind() 会将两个数据框放在一起，将两者的所有行都保留在新数据框中。此外，如果您使用r 重新标记您的问题，您可能会得到更多的回复和及时的回复。

首先，将您的两个数据集放入r：

data1 = read.table(text = "
 pearson    fisher     yates      mec
 0.01141204 0.02857143 0.05777957 2.50
 0.02609829 0.04761905 0.11203684 2.25
 0.05280751 0.07619048 0.19670560 2.00
 0.09742169 0.16666667 0.31998422 1.75
 0.16754628 0.42857143 0.49015296 1.50
 0.27332168 0.44444444 0.71500065 1.25
 0.42919530 1.00000000 1.00000000 1.00
 0.65790502 1.00000000 0.65790502 0.75
 1.00000000 1.00000000 0.29184055 0.50", sep = "", header = TRUE)

data2 = read.table(text = "
 pearson     fisher     yates  mec
 0.02609829 0.04761905 0.1120368 2.25
 0.05777957 0.20634921 0.2059032 2.50
 0.11203684 0.24242424 0.3403557 2.25
 0.19670560 0.52380952 0.5186050 2.00
 0.31998422 0.52380952 0.7402693 1.75
 0.49015296 1.00000000 1.0000000 1.50
 0.71500065 1.00000000 0.7150007 1.25
 1.00000000 1.00000000 0.4291953 1.00
 0.65790502 1.00000000 0.6579050 0.75", sep = "", header = TRUE)

data.merge = rbind(data1, data2)

【讨论】：

这不是合并，这是绑定。