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Asked: 2020-03-05 10:00:01 +0800 CST 2020-03-05 10:00:01 +0800 CST

在 R 中将数据帧合并为一个

  • 772

我想合并这些数据框，以便以后可以通过在不同数据框的变量之间进行回归来工作。如何将所有数据框合并为一个？

library(dplyr)
library(readxl)
library("tidyverse")
library(caret)
data_p <- read_excel("C:/Users/x/Desktop/regresion.xlsx")
data_t_dic <- read_excel("C:/Users/x/Desktop/temperatura_mensual.xlsx", 
                                  sheet = "dic")
data_t_ene <- read_excel("C:/Users/x/Desktop/temperatura_mensual.xlsx", 
                         sheet = "ene")

data_t_feb <- read_excel("C:/Users/x/desktop/temperatura_mensual.xlsx", 
                         sheet = "feb")

df_p <- data.frame(data_p)
df_t_d <- data.frame(data_t_dic)
df_t_e <- data.frame(data_t_ene)
df_t_f <- data.frame(data_t_feb)
r

2 Answers

  1. Best Answer

    由于您正在使用tidyverse/dplyr，因此您可以利用动词union_all()，只要每个data.frame具有相同的结构：

    library("tidyverse")

data_p %>%
  union_all(data_t_dic) %>% 
  union_all(data_t_ene) %>% 
  union_all(data_t_feb) -> data_completa

    在基础 R 中，它也不复杂，如果我们使用rbind()

    data_completa <- rbind(data_p, rbind(data_t_dic, rbind(data_t_ene, data_t_ene)))
    • 2

  2. 'dplyr' 的 'bind_rows()' 函数正是这样做的。

    它接受以逗号分隔的 data.frame 名称作为参数，在您的情况下它将是

    bind_rows(data_p, data_t_dic, data_t_ene, data_t_feb)

    一个优点（或缺点，取决于特定的用例）是即使列的顺序不同，“bind_rows()”也会产生一个连接的 data.frame，因为绑定是按名称而不是按位置完成的. 即使并非所有 df 都具有相同的列，它也会通过在没有列的 data.frames 中填充“NA”来产生输出。

    另一个有趣的特性是我们可以将名称传递给它，或者直接传递一个包含 data.frames 的列表

    例子：

    lista_df <- list(primero = data.frame(a = 1:5, b = letters[1:5]), 
                 segundo = data.frame(a = 6:10, c = TRUE))
bind_rows(lista_df)

a    b    c
1    a   NA
2    b   NA
3    c   NA
4    d   NA
5    e   NA
6  <NA> TRUE
7  <NA> TRUE
8  <NA> TRUE
9  <NA> TRUE
10 <NA> TRUE

    使用略有不同的数据库为我提供了很多帮助。

    • 2