我想通过列名绑定(bind)两个df的行,如果第二个df中不存在列,首先应该有NA。不幸的是 dplyr::bind_rows
列名重复存在问题。你能帮我解决这个问题吗?
到目前为止我做了什么?
首先是一些可重现的数据:
df1 <- data.frame(replicate(6,sample(0:1,10,rep=TRUE)))
df2 <- data.frame(replicate(3,sample(0:1,10,rep=TRUE)))
colnames(df1) <- c('A','A','A','B','C','E')
colnames(df2) <- c('A','B','C')
df1
A A A B C E
1 0 1 0 1 1 1
2 1 1 1 0 0 0
3 0 0 1 1 0 1
4 0 0 1 0 1 1
5 0 1 0 1 1 0
6 1 0 1 1 1 1
7 0 0 1 1 1 0
8 0 1 0 1 1 0
9 0 1 0 0 1 0
10 1 1 0 1 1 0
df2
A B C
1 1 1 0
2 0 1 1
3 1 1 0
4 1 0 0
5 0 0 1
6 0 0 1
7 0 1 1
8 0 0 0
9 0 0 1
10 0 1 1
我想得到什么?
A A A B C E
1 0 1 0 1 1 1
2 1 1 1 0 0 0
3 0 0 1 1 0 1
4 0 0 1 0 1 1
5 0 1 0 1 1 0
6 1 0 1 1 1 1
7 0 0 1 1 1 0
8 0 1 0 1 1 0
9 0 1 0 0 1 0
10 1 1 0 1 1 0
11 1 1 1 1 0 NA
12 0 0 0 1 1 NA
13 1 1 1 1 0 NA
14 1 1 1 0 0 NA
15 0 0 0 0 1 NA
16 0 0 0 0 1 NA
17 0 0 0 1 1 NA
18 0 0 0 0 0 NA
19 0 0 0 0 1 NA
20 0 0 0 1 1 NA
我决定使用
bind_rows
来自 dplyr
, 但:result <- bind_rows(mutate_all(df1, as.character), mutate_all(df2, as.character))
Error: Columns `A`, `A` must have unique names
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace
提前感谢您的帮助!
最佳答案
使用 rbindlist
的选项来自 data.table
library(data.table)
cols <- names(df1)[names(df1) %in% names(df2)]
out <- setDF(rbindlist(list(df1, setNames(df2[cols], cols)), fill = TRUE))
out
# A A A B C E
#1 0 1 0 1 1 0
#2 1 1 1 0 1 0
#3 0 1 1 0 1 0
#4 0 0 1 0 1 0
#5 1 0 0 1 0 1
#6 1 1 1 1 0 1
#7 0 0 0 1 0 0
#8 0 0 0 1 0 0
#9 1 1 0 1 0 0
#10 0 1 0 1 1 0
#11 0 0 0 1 1 NA
#12 1 1 1 1 0 NA
#13 0 0 0 0 1 NA
#14 0 0 0 0 1 NA
#15 0 0 0 0 1 NA
#16 1 1 1 1 1 NA
#17 0 0 0 0 0 NA
#18 1 1 1 1 1 NA
#19 0 0 0 1 0 NA
#20 0 0 0 1 1 NA
部分
df2[cols]
将导致以下具有唯一名称的数据框# A A.1 A.2 B C
#1 0 0 0 1 1
#2 1 1 1 1 0
#3 0 0 0 0 1
# ...
这就是为什么我们调用
setNames(df2[cols], cols)
立即重命名列。 setDF
确保结果是 data.frame
而不是 data.table
.使用
bind_rows
你最终只有四列head(bind_rows(df1, setNames(df2[cols], cols)), 3)
# A B C E
#1 1 1 0 0
#2 0 0 0 0
#3 0 0 1 1
关于r - 将两个数据框的行(按列名合并)与重复的列名绑定(bind),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54569684/