data.table的替代方案:

library(data.table)
df1 = data.frame(a = c(1:5), b = c(6:10))
df2 = data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20), c = LETTERS[1:5])
rbindlist(list(df1, df2), fill = TRUE)

Rbind也可以在数据中工作。表中只要对象都转换为数据。表对象，所以

rbind(setDT(df1), setDT(df2), fill=TRUE)

也适用于这种情况。当您有几个数据时，这可能更可取。表，而不想构造列表。

gtools/smartbind不喜欢使用Dates，可能是因为它是as.vector。这是我的解决方案……

sbind = function(x, y, fill=NA) {
    sbind.fill = function(d, cols){ 
        for(c in cols)
            d[[c]] = fill
        d
    }

    x = sbind.fill(x, setdiff(names(y),names(x)))
    y = sbind.fill(y, setdiff(names(x),names(y)))

    rbind(x, y)
}

rbind.ordered=function(x,y){

  diffCol = setdiff(colnames(x),colnames(y))
  if (length(diffCol)>0){
    cols=colnames(y)
    for (i in 1:length(diffCol)) y=cbind(y,NA)
    colnames(y)=c(cols,diffCol)
  }

  diffCol = setdiff(colnames(y),colnames(x))
  if (length(diffCol)>0){
    cols=colnames(x)
    for (i in 1:length(diffCol)) x=cbind(x,NA)
    colnames(x)=c(cols,diffCol)
  }
  return(rbind(x, y[, colnames(x)]))
}

我写了一个函数来做这件事，因为我喜欢我的代码告诉我什么是错误的。这个函数将显式地告诉您哪些列名不匹配，以及是否存在类型不匹配。然后它会尽最大努力组合data.frames。限制是一次只能合并两个data.frame。

### combines data frames (like rbind) but by matching column names
# columns without matches in the other data frame are still combined
# but with NA in the rows corresponding to the data frame without
# the variable
# A warning is issued if there is a type mismatch between columns of
# the same name and an attempt is made to combine the columns
combineByName <- function(A,B) {
    a.names <- names(A)
    b.names <- names(B)
    all.names <- union(a.names,b.names)
    print(paste("Number of columns:",length(all.names)))
    a.type <- NULL
    for (i in 1:ncol(A)) {
        a.type[i] <- typeof(A[,i])
    }
    b.type <- NULL
    for (i in 1:ncol(B)) {
        b.type[i] <- typeof(B[,i])
    }
    a_b.names <- names(A)[!names(A)%in%names(B)]
    b_a.names <- names(B)[!names(B)%in%names(A)]
    if (length(a_b.names)>0 | length(b_a.names)>0){
        print("Columns in data frame A but not in data frame B:")
        print(a_b.names)
        print("Columns in data frame B but not in data frame A:")
        print(b_a.names)
    } else if(a.names==b.names & a.type==b.type){
        C <- rbind(A,B)
        return(C)
    }
    C <- list()
    for(i in 1:length(all.names)) {
        l.a <- all.names[i]%in%a.names
        pos.a <- match(all.names[i],a.names)
        typ.a <- a.type[pos.a]
        l.b <- all.names[i]%in%b.names
        pos.b <- match(all.names[i],b.names)
        typ.b <- b.type[pos.b]
        if(l.a & l.b) {
            if(typ.a==typ.b) {
                vec <- c(A[,pos.a],B[,pos.b])
            } else {
                warning(c("Type mismatch in variable named: ",all.names[i],"\n"))
                vec <- try(c(A[,pos.a],B[,pos.b]))
            }
        } else if (l.a) {
            vec <- c(A[,pos.a],rep(NA,nrow(B)))
        } else {
            vec <- c(rep(NA,nrow(A)),B[,pos.b])
        }
        C[[i]] <- vec
    }
    names(C) <- all.names
    C <- as.data.frame(C)
    return(C)
}

也许我完全误解了您的问题，但是“我希望保留绑定后不匹配的列”使我认为您正在寻找类似于SQL查询的左连接或右连接。R具有合并函数，允许您指定左连接、右连接或内部连接，类似于SQL中的连接表。

关于这个主题已经有一个很好的问题和答案:如何连接(合并)数据帧(内部、外部、左、右)?

如果df1中的列是df2中的列的子集(通过列名):

df3 <- rbind(df1, df2[, names(df1)])