同时合并列表中的多个data.frames

Question

同时合并列表中的多个data.frames

我有一个我要合并的许多data.frames的列表。这里的问题是每个data.frame在行数和列数方面都不同，但它们都共享关键变量（我已经调用过"var1"，"var2"在下面的代码中）。如果data.frames在列方面是相同的，我只能rbind，plyr的rbind.fill可以完成这项工作，但这些数据并非如此。

因为该merge命令仅适用于2个data.frames，所以我转向Internet寻求创意。我从这里得到了这个，它在R 2.7.2中完美运行，这是我当时所拥有的：

merge.rec <- function(.list, ...){
    if(length(.list)==1) return(.list[[1]])
    Recall(c(list(merge(.list[[1]], .list[[2]], ...)), .list[-(1:2)]), ...)}

我会像这样调用函数：

df <- merge.rec(my.list, by.x = c("var1", "var2"), 
                by.y = c("var1", "var2"), all = T, suffixes=c("", ""))

但是在2.7.2之后的任何R版本中，包括2.11和2.12，此代码失败并出现以下错误：

Error in match.names(clabs, names(xi)) : 
  names do not match previous names

（很明显，我在其他地方看到了其他对此错误的引用而没有解决方案）。

有什么方法可以解决这个问题吗？

Answer 1

另一个问题具体询问如何在R中使用dplyr执行多个左连接。这个问题被标记为这个问题的副本，所以我在这里回答，使用下面的3个示例数据框：library(dplyr)x <- data_frame(i = c("a","b","c"), j = 1:3)y <- data_frame(i = c("b","c","d"), k = 4:6)z <- data_frame(i = c("c","d","a"), l = 7:9)更新2018年6月：我将答案分为三个部分，分别代表三种不同的合并方式。purrr如果您已经在使用tidyverse软件包，那么您可能希望使用这种方式。为了进行比较，您将找到使用相同样本数据集的基本R版本。reduce从purrr包中加入他们该purrr包提供了一个reduce具有简洁语法的函数：library(tidyverse)list(x, y, z) %>% reduce(left_join, by = "i")#&nbsp; A tibble: 3 x 4#&nbsp; i&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;j&nbsp; &nbsp; &nbsp;k&nbsp; &nbsp; &nbsp;l#&nbsp; <chr> <int> <int> <int># 1 a&nbsp; &nbsp; &nbsp; 1&nbsp; &nbsp; NA&nbsp; &nbsp; &nbsp;9# 2 b&nbsp; &nbsp; &nbsp; 2&nbsp; &nbsp; &nbsp;4&nbsp; &nbsp; NA# 3 c&nbsp; &nbsp; &nbsp; 3&nbsp; &nbsp; &nbsp;5&nbsp; &nbsp; &nbsp;7您还可以执行其他连接，例如a full_join或inner_join：list(x, y, z) %>% reduce(full_join, by = "i")# A tibble: 4 x 4# i&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;j&nbsp; &nbsp; &nbsp;k&nbsp; &nbsp; &nbsp;l# <chr> <int> <int> <int># 1 a&nbsp; &nbsp; &nbsp;1&nbsp; &nbsp; &nbsp;NA&nbsp; &nbsp; &nbsp;9# 2 b&nbsp; &nbsp; &nbsp;2&nbsp; &nbsp; &nbsp;4&nbsp; &nbsp; &nbsp; NA# 3 c&nbsp; &nbsp; &nbsp;3&nbsp; &nbsp; &nbsp;5&nbsp; &nbsp; &nbsp; 7# 4 d&nbsp; &nbsp; &nbsp;NA&nbsp; &nbsp; 6&nbsp; &nbsp; &nbsp; 8list(x, y, z) %>% reduce(inner_join, by = "i")# A tibble: 1 x 4# i&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;j&nbsp; &nbsp; &nbsp;k&nbsp; &nbsp; &nbsp;l# <chr> <int> <int> <int># 1 c&nbsp; &nbsp; &nbsp;3&nbsp; &nbsp; &nbsp;5&nbsp; &nbsp; &nbsp;7dplyr::left_join() 与基地R Reduce()list(x,y,z) %>%&nbsp; &nbsp; Reduce(function(dtf1,dtf2) left_join(dtf1,dtf2,by="i"), .)#&nbsp; &nbsp;i j&nbsp; k&nbsp; l# 1 a 1 NA&nbsp; 9# 2 b 2&nbsp; 4 NA# 3 c 3&nbsp; 5&nbsp; 7基础R merge()与基础RReduce()为了进行比较，这里是左连接的基本R版本&nbsp;Reduce(function(dtf1, dtf2) merge(dtf1, dtf2, by = "i", all.x = TRUE),&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; list(x,y,z))#&nbsp; &nbsp;i j&nbsp; k&nbsp; l# 1 a 1 NA&nbsp; 9# 2 b 2&nbsp; 4 NA# 3 c 3&nbsp; 5&nbsp; 7

Answer 2

您可以merge_all在reshape包中使用它。您可以传递参数以merge使用...参数reshape::merge_all(list_of_dataframes,&nbsp;...)这是合并数据帧的不同方法的优秀资源。

Answer 3

您可以使用递归来执行此操作。我没有验证以下内容，但它应该给你正确的想法：MergeListOfDf&nbsp;=&nbsp;function(&nbsp;data&nbsp;,&nbsp;...&nbsp;){ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if&nbsp;(&nbsp;length(&nbsp;data&nbsp;)&nbsp;==&nbsp;2&nbsp;)&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;{ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return(&nbsp;merge(&nbsp;data[[&nbsp;1&nbsp;]]&nbsp;,&nbsp;data[[&nbsp;2&nbsp;]]&nbsp;,&nbsp;...&nbsp;)&nbsp;) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return(&nbsp;merge(&nbsp;MergeListOfDf(&nbsp;data[&nbsp;-1&nbsp;]&nbsp;,&nbsp;...&nbsp;)&nbsp;,&nbsp;data[[&nbsp;1&nbsp;]]&nbsp;,&nbsp;...&nbsp;)&nbsp;)}