r - 如果某些列是通用的，则将数据框 append 到主数据框

Question

这个问题在这里已经有了答案:





Combine two data frames by rows (rbind) when they have different sets of columns

(13 个回答)


5年前关闭。




我想将一个数据帧 append 到另一个(主数据帧)。问题是只有它们的列的子集是常见的。此外，它们的列的顺序可能不同。

主数据框:

   a b  c
r1 1 2 -2
r2 2 4 -4
r3 3 6 -6
r4 4 8 -8

新数据框:

      d  a   c
r1 -120 10 -20
r2 -140 20 -40

预期结果:

    a   b    c
r1  1   2   -2
r2  2   4   -4
r3  3   6   -6
r4  4   8   -8
r5 10 NaN  -20
r6 20 NaN  -40

有什么聪明的方法可以做到这一点吗？ This是一个类似的问题，但设置不同。

Answer 1

查看 bind_rows dplyr 中的函数包裹。默认情况下，它会为您做一些好事，例如填充 data.frame 中存在的列。但不是另一个 NA s 而不仅仅是失败。下面是一个例子:

# Use the dplyr package for binding rows and for selecting columns
library(dplyr)

# Generate some example data
a <- data.frame(a = rnorm(10), b = rnorm(10))
b <- data.frame(a = rnorm(5), c = rnorm(5))

# Stack data frames
bind_rows(a, b)

Source: local data frame [15 x 3]

            a          b          c
1   2.2891895  0.1940835         NA
2   0.7620825 -0.2441634         NA
3   1.8289665  1.5280338         NA
4  -0.9851729 -0.7187585         NA
5   1.5829853  1.6609695         NA
6   0.9231296  1.8052112         NA
7  -0.5801230 -0.6928449         NA
8   0.2033514 -0.6673596         NA
9  -0.8576628  0.5163021         NA
10  0.6296633 -1.2445280         NA
11  2.1693068         NA -0.2556584
12 -0.1048966         NA -0.3132198
13  0.2673514         NA -1.1181995
14  1.0937759         NA -2.5750115
15 -0.8147180         NA -1.5525338

要解决您问题中的问题，您需要选择 master data.frame 中的列。第一的。如 a是主人 data.frame , 和 b包含要添加的数据，可以使用 select函数来自 dplyr首先获取您需要的列。

# Select all columns in b with the same names as in master data, a
# Use select_() instead of select() to do standard evaluation.
b <- select_(b, names(a))

# Combine
bind_rows(a, b)

Source: local data frame [15 x 2]

            a          b
1   2.2891895  0.1940835
2   0.7620825 -0.2441634
3   1.8289665  1.5280338
4  -0.9851729 -0.7187585
5   1.5829853  1.6609695
6   0.9231296  1.8052112
7  -0.5801230 -0.6928449
8   0.2033514 -0.6673596
9  -0.8576628  0.5163021
10  0.6296633 -1.2445280
11  2.1693068         NA
12 -0.1048966         NA
13  0.2673514         NA
14  1.0937759         NA
15 -0.8147180         NA