同じ列のセットを持たない2つのデータフレームを行バインドすることは可能ですか？バインド後に一致しない列を保持したいと思っています。
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260
rbind.fillパッケージからplyrあなたが探しているものかもしれません。
于 2010-08-04T04:00:48.133 に答える
183
より最近の解決策は、より効率的であると私が思うdplyrの関数を使用することです。bind_rowssmartbind
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
于 2015-01-07T02:33:01.530 に答える
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基本Rの回答のほとんどは、1つのdata.frameのみに追加の列がある状況、または結果のdata.frameに列の共通部分がある状況に対応しています。OPは、バインド後に一致しない列を保持したいと書いているので、この問題に対処するためにベースRメソッドを使用した回答はおそらく投稿する価値があります。
以下に、2つの基本Rメソッドを示します。1つは元のdata.framesを変更する方法で、もう1つは変更しない方法です。さらに、非破壊的な方法を3つ以上のdata.framesに一般化する方法を提供します。
まず、サンプルデータを取得しましょう。
# 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])
2つのdata.frames、元の変更
両方のdata.framesのすべての列を保持するためにrbind（そして、エラーが発生することなく関数が機能できるようにするために）、適切な欠落した名前を入力して各data.frameにNA列を追加しますを使用しsetdiffます。
# fill in non-overlapping columns with NAs
df1[setdiff(names(df2), names(df1))] <- NA
df2[setdiff(names(df1), names(df2))] <- NA
さて、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
最初の2行は、元のdata.frames、df1とdf2を変更し、両方に列の完全なセットを追加することに注意してください。
2つのdata.frames、元のデータを変更しない
元のdata.framesをそのまま残すには、最初に異なる名前をループし、を使用してdata.frameと連結されたNAの名前付きベクトルを返しますc。次に、data.frame結果をの適切なdata.frameに変換しrbindます。
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)))
)
多くのdata.frames、オリジナルを変更しないdata.frames
が3つ以上ある場合は、次のようにすることができます。
# 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)))))
元のdata.framesの行名が表示されない方が少しいいかもしれません。次に、これを行います。
do.call(rbind,
c(lapply(mydflist,
function(x) data.frame(c(x, sapply(setdiff(allNms, names(x)),
function(y) NA)))),
make.row.names=FALSE))
于 2017-10-08T20:16:44.357 に答える
50
との代替data.table：
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)
rbinddata.tableオブジェクトがオブジェクトに変換されている限り、機能しますdata.table。
rbind(setDT(df1), setDT(df2), fill=TRUE)
この状況でも機能します。これは、data.tablesがいくつかあり、リストを作成したくない場合に適しています。
于 2016-02-22T01:51:32.700 に答える
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パッケージsmartbindからご利用いただけます。gtools
例：
library(gtools)
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])
smartbind(df1, df2)
# result
a b c
1.1 1 6 <NA>
1.2 2 7 <NA>
1.3 3 8 <NA>
1.4 4 9 <NA>
1.5 5 10 <NA>
2.1 11 16 A
2.2 12 17 B
2.3 13 18 C
2.4 14 19 D
2.5 15 20 E
于 2010-08-04T03:45:31.023 に答える
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df1の列がdf2の列のサブセットである場合（列名による）：
df3 <- rbind(df1, df2[, names(df1)])
于 2010-08-04T04:33:27.380 に答える
22
一般的な列名を引き出すこともできます。
> cols <- intersect(colnames(df1), colnames(df2))
> rbind(df1[,cols], df2[,cols])
于 2010-08-04T03:50:15.807 に答える
8
何かが間違っているかどうかを教えてくれるコードが好きなので、これを行う関数を作成しました。この関数は、どの列名が一致しないか、およびタイプが一致しないかどうかを明示的に通知します。その後、とにかくdata.framesを組み合わせるために最善を尽くします。制限は、一度に2つのdata.framesしか組み合わせることができないことです。
### 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)
}
于 2011-02-03T05:27:01.657 に答える
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gtools / smartbindは、おそらくas.vectoringであったため、Datesでの作業が好きではありませんでした。これが私の解決策です...
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)
}
于 2013-11-13T16:22:27.890 に答える
2
ドキュメントのためだけに。次の形式でStackライブラリとその機能を試すことができます。Stack
Stack(df_1, df_2)
また、大規模なデータセットの他の方法よりも高速であるという印象もあります。
于 2017-08-15T19:48:01.210 に答える
1
left joinあなたの質問を完全に読み間違えたかもしれませんが、「バインド後に一致しない列を保持したいと思っています」と、SQLクエリまたはright joinそれに類似したものを探していると思います。Rには、mergeSQLのテーブルの結合と同様に、左結合、右結合、または内部結合を指定できる機能があります。
このトピックについては、すでにすばらしい質問と回答があります。データフレーム（内側、外側、左、右）を結合（マージ）する方法は？
于 2010-08-04T13:13:13.330 に答える
1
sjmisc::add_rows()を使用することもできますがdplyr::bind_rows()、とは異なりbind_rows()、add_rows()属性を保持するため、ラベル付きデータに役立ちます。
ラベル付きデータセットを使用した次の例を参照してください。-関数は、データにラベルが付けられている場合frq()、値ラベル付きの度数分布表を出力します。
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
于 2018-09-24T11:28:32.863 に答える
-1
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)]))
}
于 2012-07-24T11:21:11.897 に答える