r - R左外连接以0填充代替NA，同时保留左表中的有效NA

Question

在两个数据表（dt1，dt2）上执行左外部联接的最简单方法是，填充值是0（或其他某个值）而不是NA（默认值）而不覆盖左数据表中的有效NA值？

常见的答案（例如在this thread中）是使用dplyr::left_join或data.table::merge或data.table的dt2 [dt1]键列括号语法进行左外部联接，然后进行第二步，只需替换所有<联接数据表中NA的cc>值。例如：

library(data.table);
dt1 <- data.table(x=c('a', 'b', 'c', 'd', 'e'), y=c(NA, 'w', NA, 'y', 'z'));
dt2 <- data.table(x=c('a', 'b', 'c'), new_col=c(1,2,3));
setkey(dt1, x);
setkey(dt2, x);
merged_tables <- dt2[dt1];
merged_tables[is.na(merged_tables)] <- 0;

该方法必须假定 0中没有需要保留的有效NA值。但是，如您在上面的示例中看到的那样，结果是：

   x new_col y
1: a       1 0
2: b       2 w
3: c       3 0
4: d       0 y
5: e       0 z

但所需的结果是：

   x new_col y
1: a       1 NA
2: b       2 w
3: c       3 NA
4: d       0 y
5: e       0 z

在这种微不足道的情况下，不是使用所有元素替换上述的 dt1语法，而是可以替换 data.table中的NA值：

library(dplyr);
merged_tables <- mutate(merged_tables, new_col = ifelse(is.na(new_col), 0, new_col));

但是，这种方法不适用于合并数十或数百个新列（有时带有动态创建的列名）的超大型数据集。即使事先知道所有列名，列出所有新列并对每个列进行mutate样式替换也很丑陋。

肯定有更好的办法？如果 new_col， dplyr::left_join或 data.table::merge括号中任何一个的语法都容易允许用户指定NA以外的 data.table值，则可以简单地解决该问题。就像是：

merged_tables <- data.table::merge(dt1, dt2, by="x", all.x=TRUE, fill=0);

fill的 data.table函数允许用户指定 dcast值，因此我认为必须有一种我没有想到的简便方法。

有什么建议吗？

编辑：@jangorecki在评论中指出，当前在 fill GitHug page上打开了一个功能请求，以准确执行我刚才提到的操作，更新了 data.table语法。应该在 nomatch=0的下一版本中。

Answer 1

您能否使用列索引仅引用新列，就像left_join一样，它们都位于结果data.frame的右侧？它将在dplyr中：

dt1 <- data.frame(x = c('a', 'b', 'c', 'd', 'e'),
                  y = c(NA, 'w', NA, 'y', 'z'),
                  stringsAsFactors = FALSE)
dt2 <- data.frame(x = c('a', 'b', 'c'),
                  new_col = c(1,2,3),
                  stringsAsFactors = FALSE)

merged <- left_join(dt1, dt2)
index_new_col <- (ncol(dt1) + 1):ncol(merged)
merged[, index_new_col][is.na(merged[, index_new_col])] <- 0

> merged
  x    y new_col
1 a <NA>       1
2 b    w       2
3 c <NA>       3
4 d    y       0
5 e    z       0