r - 如何结合两个不均匀的数据框来创建一个完整的物种矩阵进行分析？

Question

我要创建一大 数据框 来自两个较小的数据帧，前三列在每个小数据帧之间是相同的。我还希望两列之间的共享物种落入同一列。

我的数据框(df)1 有 38obs。 40 个变量

我的数据框(df)2 有 30obs。 35 个变量

我想保留两者共同的这些标题(LOGID、DECAY、DIAMETER)。一些物种对两个数据框都是通用的，而另一些物种是其中一个或另一个所独有的。我想在一个新表中出现所有物种。

我是否将 cbind 与某种匹配功能一起使用？或创建虚拟列？我该怎么办？

例如DF1:

LOGID DECAY DIAMETER SP1 SP2 SP3
1       2      20     2   2   3 
2       4      22     1   0   7
3       4      12     3   1   2

例如DF2

LOGID DECAY DIAMETER SP1 SP5 SP3 SP7
4       2      25     8   0   2   1
5       4      10     0   0   3   1
6       2      11     1   1   1   1

我希望他们像这样:

LOGID DECAY DIAMETER SP1 SP2 SP3 SP5 SP7
1       2      20     2   2   3   0   0  
2       4      22     1   0   7   0   0   
3       4      12     3   1   2   0   0  
4       2      25     8   0   2   0   1   
5       4      10     0   0   3   0   1  
6       2      11     1   0   1   1   1  

我尝试使用下面建议的代码并最终遇到以下问题，主要是因为我第一次没有指定我想要的内容.....我希望常见的物种属于共享列。

LOGID DECAY DIAMETER SP1x SP2 SP3x SP1y SP5 SP3y SP7
1       2      20     2    2    3    0   0   0   0
2       4      22     1    0    7    0   0   0   0
3       4      12     3    1    2    0   0   0   0
4       2      25     0    0    0    8   0   2   1
5       4      10     0    0    0    0   0   3   1
6       2      11     0    0    0    1   1   1   1

Answer 1

也许(但您被要求在代码中生成一个小示例，以便我们可以在丢弃代码之前进行测试。):

 merge(df1,df2, by=1:3, all=TRUE)

使用您的示例数据，我的建议产生:

> merge(DF1,DF2, by=1:3, all=TRUE)
  LOGID DECAY DIAMETER SP1 SP2 SP3 SP4 SP5 SP6 SP7
1     1     2       20   2   2   3  NA  NA  NA  NA
2     2     4       22   1   0   7  NA  NA  NA  NA
3     3     4       12   3   1   2  NA  NA  NA  NA
4     4     2       25  NA  NA  NA   8   0   2   1
5     5     4       10  NA  NA  NA   0   0   3   1
6     6     2       11  NA  NA  NA   1   1   1   1

如果您想将 NA 转换为 0(我认为这不是真的)，那么就这样做:

> DF3 <- merge(DF1,DF2, by=1:3, all=TRUE)
> DF3[is.na(DF3)] <- 0
> DF3
  LOGID DECAY DIAMETER SP1 SP2 SP3 SP4 SP5 SP6 SP7
1     1     2       20   2   2   3   0   0   0   0
2     2     4       22   1   0   7   0   0   0   0
3     3     4       12   3   1   2   0   0   0   0
4     4     2       25   0   0   0   8   0   2   1
5     5     4       10   0   0   0   0   0   3   1
6     6     2       11   0   0   0   1   1   1   1

如果您在共享列中确实没有任何“重叠”值并且只想“rbind”数据帧，那么有一个 rbind.fill pkg:plyr 中的函数。使用新示例:

library( plyr )
rbind.fill(DF1,DF2)
  LOGID DECAY DIAMETER SP1 SP2 SP3 SP5 SP7
1     1     2       20   2   2   3  NA  NA
2     2     4       22   1   0   7  NA  NA
3     3     4       12   3   1   2  NA  NA
4     4     2       25   8  NA   2   0   1
5     5     4       10   0  NA   3   0   1
6     6     2       11   1  NA   1   1   1