如何通过 R 中的不同值合并两个数据集？

Question

我有两个数据集，想合并它们。我如何只将第二个中的行添加到第一个数据集中，而不是第一个？

仅当另一个数据集中不存在该值时才添加到最终数据集中。示例数据集：

x = data.frame(id = c("a","c","d","g"), 
               value = c(1,3,4,7))
y = data.frame(id = c("b","c","d","e","f"),
               value = c(5,6,8,9,7))   

合并后的数据集应该是这样的（顺序不重要）：

a 1
b 5
c 3
d 4
e 9    
f 7
g 7

Answer 1

使用!、%in% 和rbind：

rbind(x[!x$id %in% y$id,], y)
   id value
1   a     1
4   g     7
3   b     2
41  c     3
5   d     4
6   e     5
7   f     6

Answer 2

要使您的示例正常工作，您首先需要确保每个 data.frame 中的 id 可以直接比较。由于它们是因素，因此您需要确保它们具有相同的级别/标签；或者您可以将它们转换为字符。

# convert factors to character
x$id <- as.character(x$id)
y$id <- as.character(y$id)
# merge
z <- merge(x,y,by="id",all=TRUE)
# keep first value, if it exists
z$value <- ifelse(is.na(z$value.x),z$value.y,z$value.x)
# keep desired columns
z <- z[,c("id","value")]
z
#   id value
# 1  a     1
# 2  b     5
# 3  c     3
# 4  d     4
# 5  e     9
# 6  f     7
# 7  g     7

Answer 3

您已经回答了自己的问题，只是没有立即意识到。 :)

> merge(x,y,all=TRUE)
  id value
1  a     1
2  c     3
3  c     6
4  d     4
5  d     8
6  g     7
7  b     5
8  e     9
9  f     7

编辑

我在这里有点密集，我不确定你在哪里，所以我为你提供了一个霰弹枪的方法。我所做的是我通过id 合并了data.frames，如果缺少y`，则将值从x 复制到y。选择您需要的任何一列。

> x = data.frame(id = c("a","c","d","g"), 
+   value = c(1,3,4,7))
> y = data.frame(id = c("b","c","d","e","f"),
+   value = c(5,6,8,9,7))
> xy <- merge(x, y, by = "id", all = TRUE)
> xy
  id value.x value.y
1  a       1      NA
2  c       3       6
3  d       4       8
4  g       7      NA
5  b      NA       5
6  e      NA       9
7  f      NA       7
> find.na <- is.na(xy[, "value.y"])
> xy$new.col <- xy[, "value.y"]
> xy[find.na, "new.col"] <- xy[find.na, "value.x"]
> xy
  id value.x value.y new.col
1  a       1      NA       1
2  c       3       6       6
3  d       4       8       8
4  g       7      NA       7
5  b      NA       5       5
6  e      NA       9       9
7  f      NA       7       7

> xy[order(as.character(xy$id)), ]
  id value.x value.y new.col
1  a       1      NA       1
5  b      NA       5       5
2  c       3       6       6
3  d       4       8       8
6  e      NA       9       9
7  f      NA       7       7
4  g       7      NA       7