R中基于行名合并数据框

发布于 2024-12-09 13:38:17 字数 625 浏览 0 评论 0原文

如何合并两个数据框的列，其中包含一组不同的列，但一些行具有相同的名称？两个数据框中都没有出现的行的字段应该用零填充：

> d
    a   b   c   d   e   f   g   h   i  j
1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10
2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1
> e
   k  l  m  n  o  p  q  r  s  t
1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
3 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
> de
    a   b   c   d   e   f   g   h   i  j  k  l  m  n  o  p  q  r  s  t
1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

原文

How can I merge the columns of two data frames, containing a distinct set of columns but some rows with the same names? The fields for rows that don't occur in both data frames should be filled with zeros:

> d
    a   b   c   d   e   f   g   h   i  j
1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10
2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1
> e
   k  l  m  n  o  p  q  r  s  t
1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
3 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
> de
    a   b   c   d   e   f   g   h   i  j  k  l  m  n  o  p  q  r  s  t
1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

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岛歌少女 2024-12-16 13:38:17

请参阅？合并：

名称“row.names”或数字 0 指定行名称。

例子：

R> de <- merge(d, e, by=0, all=TRUE)  # merge by row names (by=0 or by="row.names")
R> de[is.na(de)] <- 0                 # replace NA values
R> de
  Row.names   a   b   c   d   e   f   g   h   i  j  k  l  m  n  o  p  q  r  s
1         1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2         2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3         3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0 21 22 23 24 25 26 27 28 29
   t
1 20
2  0
3 30

See ?merge:

the name "row.names" or the number 0 specifies the row names.

Example:

R> de <- merge(d, e, by=0, all=TRUE)  # merge by row names (by=0 or by="row.names")
R> de[is.na(de)] <- 0                 # replace NA values
R> de
  Row.names   a   b   c   d   e   f   g   h   i  j  k  l  m  n  o  p  q  r  s
1         1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2         2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3         3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0 21 22 23 24 25 26 27 28 29
   t
1 20
2  0
3 30

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属性 2024-12-16 13:38:17

这是我如何使用 dplyr （和 tidyverse）：

library(tidyverse)

full_join(d |> rownames_to_column("id"),
          e |> rownames_to_column("id"), by="id") |> 
          mutate(across(everything(), ~replace_na(., 0)))

输出：

  id   a   b   c   d   e   f   g   h   i  j  k  l  m  n  o  p  q  r  s  t
1  1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2  2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3  3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Here's how I would do this with dplyr (and tidyverse):

library(tidyverse)

full_join(d |> rownames_to_column("id"),
          e |> rownames_to_column("id"), by="id") |> 
          mutate(across(everything(), ~replace_na(., 0)))

Output:

  id   a   b   c   d   e   f   g   h   i  j  k  l  m  n  o  p  q  r  s  t
1  1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2  2 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3  3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

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