rbind 具有通用 ID 的数据帧行答案

【问题标题】：rbind dataframe rows with common IDsrbind 具有通用 ID 的数据帧行
【发布时间】：2018-11-17 22:22:37
【问题描述】：

df1 <- read.table(
  text = "ID   A    B    C
    1    0    0    0
    1    1    0    1
    3    1    1    1", header = T
)

df2 <- read.table(
  text = "ID   A    B    C
    1    49   49   32
    8    2    9    3
    9    4    2    0", header = T
)

结果

ID   A    B    C
1    0    0    0
1    1    0    1
1    49   49   32

我需要制作一个由原始数据框的所有列组成的数据框（它们已经由相同的列组成），其中两个原始数据框都有一些共同的 ID。在示例中，df1 和 df2 都有 ID 为 1 的行，因此结果数据帧包含两个数据帧中 ID 为 1 的所有行。

【问题讨论】：

你试过什么r 代码？（将其编辑到您的问题中）
嘿内特，没有尝试太多，因为我不知道该怎么做——我不相信合并对我有用，但它是我唯一想到的
您的意思是要选择具有给定 ID 的行，然后将它们绑定在一起？
OP 说它基于ID 列的交集
@rdk 下次用read.table() 的格式发数据，免得别人找你输入数据

标签： r

【解决方案1】：

您首先使用intersect 获得常见的IDs，然后使用子集和rbind 两个数据帧-

valid_ids <- intersect(df1$ID, df2$ID)

rbind(df1[df1$ID %in% valid_ids, ], df2[df2$ID %in% valid_ids, ])

  ID  A  B  C
1  1  0  0  0
2  1  1  0  1
3  1 49 49 32

【讨论】：

【解决方案2】：

这是tidyverse的选项

library(tidyverse)
list(df1, df2) %>% 
    bind_rows(.id = 'grp') %>% 
    group_by(ID) %>% 
    filter(n_distinct(grp) > 1) %>% 
    select(-grp)
# A tibble: 3 x 4
# Groups:   ID [1]
#     ID     A     B     C
#  <int> <int> <int> <int>
#1     1     0     0     0
#2     1     1     0     1
#3     1    49    49    32

【讨论】：