有可能行绑定两个没有相同列集的数据帧吗?我希望保留绑定后不匹配的列。
当前回答
您也可以使用sjmisc::add_rows()，它使用dplyr::bind_rows()，但与bind_rows()不同，add_rows()保留属性，因此对带标签的数据很有用。
请参阅以下带有标记数据集的示例。如果数据被标记，frq()函数打印带有值标签的频率表。
library(sjmisc)
library(dplyr)
data(efc)
# select two subsets, with some identical and else different columns
x1 <- efc %>% select(1:5) %>% slice(1:10)
x2 <- efc %>% select(3:7) %>% slice(11:20)
str(x1)
#> 'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
#> $ c12hour : num 16 148 70 168 168 16 161 110 28 40
#> ..- attr(*, "label")= chr "average number of hours of care per week"
#> $ e15relat: num 2 2 1 1 2 2 1 4 2 2
#> ..- attr(*, "label")= chr "relationship to elder"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "spouse/partner" "child" "sibling" "daughter or son -in-law" ...
#> $ e16sex : num 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder's gender"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "male" "female"
#> $ e17age : num 83 88 82 67 84 85 74 87 79 83
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder' age"
#> $ e42dep : num 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder's dependency"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "independent" "slightly dependent" "moderately dependent" "severely dependent"
bind_rows(x1, x1) %>% frq(e42dep)
#>
#> # e42dep <numeric>
#> # total N=20 valid N=20 mean=3.70 sd=0.47
#>
#> val frq raw.prc valid.prc cum.prc
#> 3 6 30 30 30
#> 4 14 70 70 100
#> <NA> 0 0 NA NA
add_rows(x1, x1) %>% frq(e42dep)
#>
#> # elder's dependency (e42dep) <numeric>
#> # total N=20 valid N=20 mean=3.70 sd=0.47
#>
#> val label frq raw.prc valid.prc cum.prc
#> 1 independent 0 0 0 0
#> 2 slightly dependent 0 0 0 0
#> 3 moderately dependent 6 30 30 30
#> 4 severely dependent 14 70 70 100
#> NA NA 0 0 NA NA
其他回答
您也可以使用sjmisc::add_rows()，它使用dplyr::bind_rows()，但与bind_rows()不同，add_rows()保留属性，因此对带标签的数据很有用。
请参阅以下带有标记数据集的示例。如果数据被标记，frq()函数打印带有值标签的频率表。
library(sjmisc)
library(dplyr)
data(efc)
# select two subsets, with some identical and else different columns
x1 <- efc %>% select(1:5) %>% slice(1:10)
x2 <- efc %>% select(3:7) %>% slice(11:20)
str(x1)
#> 'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
#> $ c12hour : num 16 148 70 168 168 16 161 110 28 40
#> ..- attr(*, "label")= chr "average number of hours of care per week"
#> $ e15relat: num 2 2 1 1 2 2 1 4 2 2
#> ..- attr(*, "label")= chr "relationship to elder"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "spouse/partner" "child" "sibling" "daughter or son -in-law" ...
#> $ e16sex : num 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder's gender"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "male" "female"
#> $ e17age : num 83 88 82 67 84 85 74 87 79 83
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder' age"
#> $ e42dep : num 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder's dependency"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "independent" "slightly dependent" "moderately dependent" "severely dependent"
bind_rows(x1, x1) %>% frq(e42dep)
#>
#> # e42dep <numeric>
#> # total N=20 valid N=20 mean=3.70 sd=0.47
#>
#> val frq raw.prc valid.prc cum.prc
#> 3 6 30 30 30
#> 4 14 70 70 100
#> <NA> 0 0 NA NA
add_rows(x1, x1) %>% frq(e42dep)
#>
#> # elder's dependency (e42dep) <numeric>
#> # total N=20 valid N=20 mean=3.70 sd=0.47
#>
#> val label frq raw.prc valid.prc cum.prc
#> 1 independent 0 0 0 0
#> 2 slightly dependent 0 0 0 0
#> 3 moderately dependent 6 30 30 30
#> 4 severely dependent 14 70 70 100
#> NA NA 0 0 NA NA
如果df1中的列是df2中的列的子集(通过列名):
df3 <- rbind(df1, df2[, names(df1)])
大多数基本R答案解决的情况是，只有一个data.frame有额外的列，或者结果data.frame有这些列的交集。由于OP写道，我希望在绑定后保留不匹配的列，因此使用基本R方法来解决这个问题的答案可能值得发布。
下面，我将介绍两个基本R方法:一个改变原始data.frames，另一个不改变。此外，我还提供了一种将非破坏性方法推广到两个以上的数据帧的方法。
首先，让我们获取一些示例数据。
# sample data, variable c is in df1, variable d is in df2
df1 = data.frame(a=1:5, b=6:10, d=month.name[1:5])
df2 = data.frame(a=6:10, b=16:20, c = letters[8:12])
两个数据帧，改变原始数据 为了在rbind中保留这两个data.frames中的所有列(并允许该函数正常工作而不会导致错误)，您需要在每个data.frame中添加NA列，并使用setdiff填充适当的缺失名称。
# fill in non-overlapping columns with NAs
df1[setdiff(names(df2), names(df1))] <- NA
df2[setdiff(names(df1), names(df2))] <- NA
现在,rbind-em
rbind(df1, df2)
a b d c
1 1 6 January <NA>
2 2 7 February <NA>
3 3 8 March <NA>
4 4 9 April <NA>
5 5 10 May <NA>
6 6 16 <NA> h
7 7 17 <NA> i
8 8 18 <NA> j
9 9 19 <NA> k
10 10 20 <NA> l
注意，前两行更改了原始data.frames, df1和df2，将完整的列添加到这两行。
两帧数据，不要改变原始数据 为了保持原始的data.frames不变，首先遍历不同的名称，返回一个命名的na向量，这些na与data.frame使用c连接到一个列表中。然后data.frame将结果转换为rbind的适当data.frame。
rbind(
data.frame(c(df1, sapply(setdiff(names(df2), names(df1)), function(x) NA))),
data.frame(c(df2, sapply(setdiff(names(df1), names(df2)), function(x) NA)))
)
许多数据帧不会改变原始数据 在有两个以上data.frames的情况下，可以执行以下操作。
# put data.frames into list (dfs named df1, df2, df3, etc)
mydflist <- mget(ls(pattern="df\\d+"))
# get all variable names
allNms <- unique(unlist(lapply(mydflist, names)))
# put em all together
do.call(rbind,
lapply(mydflist,
function(x) data.frame(c(x, sapply(setdiff(allNms, names(x)),
function(y) NA)))))
也许看不到原始data。frames的行名会更好一些?然后这样做。
do.call(rbind,
c(lapply(mydflist,
function(x) data.frame(c(x, sapply(setdiff(allNms, names(x)),
function(y) NA)))),
make.row.names=FALSE))
最近的解决方案是使用dplyr的bind_rows函数，我认为它比smartbind更有效。
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])
dplyr::bind_rows(df1, df2)
a b c
1 1 6 <NA>
2 2 7 <NA>
3 3 8 <NA>
4 4 9 <NA>
5 5 10 <NA>
6 11 16 A
7 12 17 B
8 13 18 C
9 14 19 D
10 15 20 E
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。
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