r - 合并两个具有不同维度的数据帧，并在 R 中进行部分覆盖

Question

我已经花了一天的大部分时间来解决这个问题，但我一直卡住了。这不会让我在 Excel 中使用索引匹配很长时间，但我是 R 的新手，合并数据似乎不是很简单。我搜索了该网站并发现了类似的问题，但没有针对此类问题的解决方案。

我有两个数据框。它们在两个维度上都有不同的长度。 a 是 4x4，b 是 3x3。它们部分重叠:

a <- data.frame("ID" = c(1:4), "A" = c(21:24), "B" = c(31:34), "C" = c(41:44))
a

  ID  A  B  C
1  1 21 31 41
2  2 22 32 42
3  3 23 33 43
4  4 24 34 44

和

b <- data.frame("ID" = c(4:6), "C" = c(22:24), "D" = c(32:34))
b
  ID  C  D
1  4 22 32
2  5 23 33
3  6 24 34

我正在合并“ID”号码。我的目标是让它们看起来像

c <- data.frame("ID" = c(1:6), "A" = c(21:24, NA, NA), "B" = c(31:34, NA, NA), "C" = c(41:43,22:24), "D" = c(NA, NA, NA, 32:34))
c

 ID  A  B  C  D 
 1   21 31 41 NA 
 2   22 32 42 NA 
 3   23 33 43 NA 
 4   24 34 22 32 
 5   NA NA 23 33 
 6   NA NA 24 34

如您所见，最终的数据框结合了两者并将 NA 分配给缺失的信息。在“C”列中，我希望 b 覆盖具有数值的 a。在此示例中，c[4,3] 中的值应从 44 更改为 22。

其中大部分都足够简单。但是让“C”列正确一直是一场噩梦。我先做了简单的事情:

merge(a, b, by = "ID", all = T)

它几乎可以解决问题，但最终会出现重复的行“C”:

  ID  A  B C.x C.y  D
1  1 21 31  41  NA NA
2  2 22 32  42  NA NA
3  3 23 33  43  NA NA
4  4 24 34  44  22 32
5  5 NA NA  NA  23 33
6  6 NA NA  NA  24 34

如果我能找到如何正确合并重复的行，那就不会太糟糕了，因为那样我就可以运行了

merge(a[-4], b[-2], by = "ID", all = T)
  ID  A  B  D
1  1 21 31 NA
2  2 22 32 NA
3  3 23 33 NA
4  4 24 34 32
5  5 NA NA 33
6  6 NA NA 34

合并其他所有内容，然后在事后引入合并的“C”。

但我不知道如何处理这部分:

merge(a[c(1,4)], b[c(1,2)], by = "ID", all = T)
  ID C.x C.y         ID C
1  1  41  NA      1  1  41
2  2  42  NA      2  2  42
3  3  43  NA  ->  3  3  43
4  4  44  22      4  4  22
5  5  NA  23      5  5  23
6  6  NA  24      6  6  24

一定有办法。

感谢您的帮助!

Answer 1

对于以后看到这个的其他人，我意识到这也可以在 base 而不是 dplyr 中使用以下内容来解决:

df <- merge(a, b, by = "ID", all = T)
df[,"C"] <- ifelse(is.na(df[,"C.y"]), df[,"C.x"], df[,"C.y"])
df <- df[,-c(match("C.x", names(df)),match("C.y", names(df)))]

这最终成为我使用的方法，因为在这条路上我开始需要执行一些对于新手来说使用 dplyr 非常困难的步骤(在 mutate()< 中使用变量 和 select()) 以及使用上述语法在 base 中更直接。

再次感谢 CPak，没有他我无法解决这个问题。