您可以将它们插入到原始数据库(db1)的末尾，并添加第二个数据库的行数。db2中不包括的列将显示NA值。

db1[nrow（db1）+1：nrow（db1）+nrow（db2）， names（db2）] <- db2

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)
}

您可以将它们插入到原始数据库(db1)的末尾，并添加第二个数据库的行数。db2中不包括的列将显示NA值。

db1[nrow（db1）+1：nrow（db1）+nrow（db2）， names（db2）] <- db2

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))

rbind。从包装胶合板填充可能是你正在寻找的。

只是为了文档。你可以用下面的形式尝试Stack库和它的函数Stack:

Stack(df_1, df_2)

我也有一个印象，对于大数据集，它比其他方法更快。