我在一个列表中有几个数据框,我想将它们合并到一个大数据框中。实际列表包含数千个此数据帧,因此我正在寻找一个更有效的解决方案。
列表看起来类似于:
v <- data.frame(answer = c(1,1,1))
rownames(v) <- c("A","B","C")
w <- data.frame(answer = c(1,0,0))
rownames(w) <- c("A","B","D")
x <- data.frame(answer = c(1,1,1))
rownames(x) <- c("A","B","C")
y <- data.frame(answer = c(0,0,0))
rownames(y) <- c("A","C","D")
z <- data.frame(answer = c(0,0,0,1))
rownames(z) <- c("A","B","C","D")
l <- list(v,w,x,y,z)
names(l) <- c("V","W","X","Y","Z")
最终输出应该是这样的:
v W X Y Z
A 1 1 1 0 0
B 1 0 1 NA 0
C 1 NA 1 0 0
D NA 0 NA 0 1
我已经尝试过的方法(如果您已经有了可行的解决方案,请忽略这部分)
df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=length(l), byrow=T),stringsAsFactors=FALSE)
和
df <- do.call(rbind.data.frame, l)
和
df<- rbindlist(l) (from library("data.frame"))
那些都丢失了行名中包含的信息,并且只有在所有数据帧具有相同长度和相同顺序时才似乎有效。
唯一对我的实际数据有用的是:
df<- suppressWarnings(Reduce(function(dtf1, dtf2) merge(dtf1, dtf2, by =
"answer", all = TRUE),l))
但我无法让它与我的示例列表一起使用,即使它可以工作,它也非常低效,并且一旦列表变长就需要很长时间。
最佳答案
这是一个使用 merge
和 Reduce
的基础 R 解决方案:
df <- Reduce(
function(x, y) merge(x, y, by = "id", all = T),
lapply(l, function(x) { x$id <- rownames(x); x }))
colnames(df) <- c("id", names(l))
# id V W X Y Z
#1 A 1 1 1 0 0
#2 B 1 0 1 NA 0
#3 C 1 NA 1 0 0
#4 D NA 0 NA 0 1
关于r - 按行名合并不均匀数据帧列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49728645/