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R を使用しており、異なる長さのデータをマージする必要があります

このデータセットに従う

> means2012
 # A tibble: 232 x 2
   exporter    eci
   <fct>     <dbl>
 1 ABW       0.235
 2 AFG      -0.850
 3 AGO      -1.40 
 4 AIA       1.34 
 5 ALB      -0.480
 6 AND       1.22 
 7 ANS       0.662
 8 ARE       0.289
 9 ARG       0.176
 10 ARM       0.490
 # ... with 222 more rows

> means2013
 # A tibble: 234 x 2
    exporter     eci
    <fct>      <dbl>
  1 ABW       0.534 
  2 AFG      -0.834 
  3 AGO      -1.26  
  4 AIA       1.47  
  5 ALB      -0.498 
  6 AND       1.13  
  7 ANS       0.616 
  8 ARE       0.267 
  9 ARG       0.127 
 10 ARM       0.0616
 # ... with 224 more rows


> str(means2012)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   232 obs. of  2 variables:
 $ exporter: Factor w/ 242 levels "ABW","AFG","AGO",..: 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 ...
 $ eci     : num  0.235 -0.85 -1.404 1.337 -0.48 ...
> str(means2013)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   234 obs. of  2 variables:
 $ exporter: Factor w/ 242 levels "ABW","AFG","AGO",..: 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 ...
 $ eci     : num  0.534 -0.834 -1.263 1.471 -0.498 ...

2 つの tibble は長さが異なることに注意してください。「輸出国」は国です。

要素 (エクスポーター) を調べて、両方の tibble をマージし、欠落している部分を「na」で埋める方法はありますか?

tibble、dataframe、またはその他の種類であるかどうかは関係ありません。

このような：

tibble 1
a 5
b 10
c 15
d 25

tibble 2
a 7
c 23
d 20

merged one:
a 5  7 
b 10 na
c 15 23
d 25 20
4

2 に答える 2

0

列の名前を変更してそれらを結合し、NA他の値が欠落している場所を取得できます。

library(tidyverse)

means2012 %>% 
  rename(eci2012 = eci) %>% 
  full_join(means2013 %>% 
              rename(eci2013 = eci))

しかし、より整然としたアプローチは、列を追加し、year列をそのままにしてeci、行をバインドすることです。

means2012 %>% 
  mutate(year = 2012) %>% 
  bind_rows(means2013 %>% 
              mutate(year = 2013))
于 2018-02-17T19:47:20.003 に答える