同时合并列表中的多个数据框。
同时合并列表中的多个数据框。
我有一个包含许多数据框的列表，我希望将它们合并。问题在于，每个数据框在行和列方面都不同，但它们都共享关键变量(在下面的代码中我称其为\"var1\"和\"var2\")。如果数据框在列方面相同，那么我可以使用rbind，其中plyr的rbind.fill可以完成任务，但这些数据并非如此。
由于merge命令只适用于2个数据框，因此我求助于互联网。我从这里得到了这个想法，它可以在R 2.7.2中完美地工作：
merge.rec <- function(.list, ...){
if(length(.list)==1) return(.list[[1]])
Recall(c(list(merge(.list[[1]], .list[[2]], ...)), .list[-(1:2)]), ...)
}
我会这样调用函数：
df <- merge.rec(my.list, by.x = c("var1", "var2"),
by.y = c("var1", "var2"), all = T, suffixes=c("", ""))
但在任何2.7.2之后的R版本（包括2.11和2.12），这段代码会失败并出现以下错误：
Error in match.names(clabs, names(xi)) : names do not match previous names
（顺便说一句，我在其他地方看到了对这个错误的其他引用，但没有解决方法）。
有没有办法解决这个问题？
Reduce使这变得相当容易：
merged.data.frame = Reduce(function(...) merge(..., all=T), list.of.data.frames)
下面是一个使用一些模拟数据的完整示例：
set.seed(1) list.of.data.frames = list(data.frame(x=1:10, a=1:10), data.frame(x=5:14, b=11:20), data.frame(x=sample(20, 10), y=runif(10))) merged.data.frame = Reduce(function(...) merge(..., all=T), list.of.data.frames) tail(merged.data.frame) # x a b y #12 12 NA 18 NA #13 13 NA 19 NA #14 14 NA 20 0.4976992 #15 15 NA NA 0.7176185 #16 16 NA NA 0.3841037 #17 19 NA NA 0.3800352
这里是一个使用这些数据来复制my.list的示例：
merged.data.frame = Reduce(function(...) merge(..., by=match.by, all=T), my.list) merged.data.frame[, 1:12] # matchname party st district chamber senate1993 name.x v2.x v3.x v4.x senate1994 name.y #1 ALGIERE 200 RI 026 S NANA NA NA NA #2 ALVES 100 RI 019 S NA NA NA NA NA #3 BADEAU 100 RI 032 S NA NA NA NA NA
注意：这似乎是merge中的一个错误。问题是没有检查添加后缀（以处理重叠的非匹配名称）是否真的使它们唯一。在某个点上，它使用[.data.frame来使名称唯一，导致rbind失败。
# first merge will end up with 'name.x' & 'name.y' merge(my.list[[1]], my.list[[2]], by=match.by, all=T) # [1] matchname party st district chamber senate1993 name.x # [8] votes.year.x senate1994 name.y votes.year.y #<0 rows> (or 0-length row.names) # as there is no clash, we retain 'name.x' & 'name.y' and get 'name' again merge(merge(my.list[[1]], my.list[[2]], by=match.by, all=T), my.list[[3]], by=match.by, all=T) # [1] matchname party st district chamber senate1993 name.x # [8] votes.year.x senate1994 name.y votes.year.y senate1995 name votes.year #<0 rows> (or 0-length row.names) # the next merge will fail as 'name' will get renamed to a pre-existing field.
最简单的解决方法是不将重复字段的字段重命名留给merge。例如：
my.list2 = Map(function(x, i) setNames(x, ifelse(names(x) %in% match.by,
names(x), sprintf('%s.%d', names(x), i))), my.list, seq_along(my.list))
merge/Reduce然后将正常工作。
另一个问题具体询问如何在R中使用dplyr执行多个左连接。该问题被标记为重复，因此我在这里回答，使用以下3个示例数据框：
x <- data.frame(i = c("a","b","c"), j = 1:3, stringsAsFactors=FALSE)
y <- data.frame(i = c("b","c","d"), k = 4:6, stringsAsFactors=FALSE)
z <- data.frame(i = c("c","d","a"), l = 7:9, stringsAsFactors=FALSE)
答案分为三个部分，代表三种不同的执行合并的方式。如果您已经使用tidyverse包，则可能希望使用purrr方法。为了比较，您将在下面找到使用相同示例数据集的基本R版本。
1）使用purrr包的缩减方法join它们：
purrr包提供了一个reduce函数，具有简洁的语法：
library(tidyverse) list(x, y, z) %>% reduce(left_join, by = "i") # A tibble: 3 x 4 # i j k l ## 1 a 1 NA 9 # 2 b 2 4 NA # 3 c 3 5 7
您还可以执行其他连接，例如full_join或inner_join：
list(x, y, z) %>% reduce(full_join, by = "i") # A tibble: 4 x 4 # i j k l ## 1 a 1 NA 9 # 2 b 2 4 NA # 3 c 3 5 7 # 4 d NA 6 8 list(x, y, z) %>% reduce(inner_join, by = "i") # A tibble: 1 x 4 # i j k l # # 1 c 3 5 7
2）dplyr :: left_join（）与基本R Reduce（）：
list(x,y,z) %>%
Reduce(function(dtf1,dtf2) left_join(dtf1,dtf2,by="i"), .)
# i j k l
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7
3）基本R merge（）与基本R Reduce（）：
为了比较，这里是基于Charles的答案的基本R版本的左连接。
Reduce(function(dtf1, dtf2) merge(dtf1, dtf2, by = "i", all.x = TRUE),
list(x,y,z))
# i j k l
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7