Reduce让这变得相当简单:

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

下面是一个使用这些数据复制my.list的例子:

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         NA   <NA>   NA   NA   NA         NA   <NA>
#2     ALVES   100 RI      019       S         NA   <NA>   NA   NA   NA         NA   <NA>
#3    BADEAU   100 RI      032       S         NA   <NA>   NA   NA   NA         NA   <NA>

注意:这看起来像是合并中的一个bug。问题是没有检查添加后缀(以处理重叠的不匹配的名称)是否真的使它们惟一。在某一点上，它使用[.data.frame。唯一的名称，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.

最简单的修复方法是不留下字段重命名重复字段(其中有很多在这里)合并。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))

合并/减少就可以正常工作了。

你可以使用递归来做到这一点。我还没有验证以下内容，但它应该会给你一个正确的想法:

MergeListOfDf = function( data , ... )
{
    if ( length( data ) == 2 ) 
    {
        return( merge( data[[ 1 ]] , data[[ 2 ]] , ... ) )
    }    
    return( merge( MergeListOfDf( data[ -1 ] , ... ) , data[[ 1 ]] , ... ) )
}

当你有一个dfs列表，其中一列包含“ID”，但在某些列表中，一些ID缺失，那么你可以使用这个版本的Reduce / Merge来连接多个缺少行ID或标签的dfs:

Reduce(function(x, y) merge(x=x, y=y, by="V1", all.x=T, all.y=T), list_of_dfs)

你可以在重塑包中使用merge_all。您可以使用…来传递参数进行合并。论点

reshape::merge_all(list_of_dataframes, ...)

这里有一个关于合并数据帧的不同方法的优秀资源。

我有一个没有公共id列的数据框架列表。 我丢失了许多dfs的数据。有Null值。 数据帧是使用表函数生成的。 还原，合并，rbind, rbind。填满，他们的同类不能帮助我达到我的目标。 我的目标是产生一个可理解的合并数据框架，与缺失的数据和公共id列无关。

因此，我做了如下函数。也许这个函数可以帮助到某些人。

##########################################################
####             Dependencies                        #####
##########################################################

# Depends on Base R only

##########################################################
####             Example DF                          #####
##########################################################

# Example df
ex_df           <- cbind(c( seq(1, 10, 1), rep("NA", 0), seq(1,10, 1) ), 
                         c( seq(1, 7, 1),  rep("NA", 3), seq(1, 12, 1) ), 
                         c( seq(1, 3, 1),  rep("NA", 7), seq(1, 5, 1), rep("NA", 5) ))

# Making colnames and rownames
colnames(ex_df) <- 1:dim(ex_df)[2]
rownames(ex_df) <- 1:dim(ex_df)[1]

# Making an unequal list of dfs, 
# without a common id column
list_of_df      <- apply(ex_df=="NA", 2, ( table) )

它遵循函数

##########################################################
####             The function                        #####
##########################################################


# The function to rbind it
rbind_null_df_lists <- function ( list_of_dfs ) {
  length_df     <- do.call(rbind, (lapply( list_of_dfs, function(x) length(x))))
  max_no        <- max(length_df[,1])
  max_df        <- length_df[max(length_df),]
  name_df       <- names(length_df[length_df== max_no,][1])
  names_list    <- names(list_of_dfs[ name_df][[1]])

  df_dfs <- list()
  for (i in 1:max_no ) {

    df_dfs[[i]]            <- do.call(rbind, lapply(1:length(list_of_dfs), function(x) list_of_dfs[[x]][i]))

  }

  df_cbind               <- do.call( cbind, df_dfs )
  rownames( df_cbind )   <- rownames (length_df)
  colnames( df_cbind )   <- names_list

  df_cbind

}

运行示例

##########################################################
####             Running the example                 #####
##########################################################

rbind_null_df_lists ( list_of_df )

我将重复使用来自@PaulRougieux的数据示例

x <- data_frame(i = c("a","b","c"), j = 1:3)
y <- data_frame(i = c("b","c","d"), k = 4:6)
z <- data_frame(i = c("c","d","a"), l = 7:9)

这里有一个简短而甜蜜的解决方案，使用purrr和tidyr

library(tidyverse)

 list(x, y, z) %>% 
  map_df(gather, key=key, value=value, -i) %>% 
  spread(key, value)