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本篇內容介紹了“如何用R語言數據合并一行”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
需要的函數
cbind(),rbind(),bind_rows(),merge()
我們先構造一組數據,以便下面的演示
> data1<-data.frame( + namea=c("海波","立波","秀波"), + value=c("一波","接","一波") + ) > data1 namea value 1 海波 一波 2 立波 接 3 秀波 一波 > data2<-data.frame( + nameb=c("柯震東","劉強東","何盛東"), + value=c("東去","又","東來") + ) > data2 nameb value 1 柯震東 東去 2 劉強東 又 3 何盛東 東來
> cbind(data1,data2) namea value nameb value 1 海波 一波 柯震東 東去 2 立波 接 劉強東 又 3 秀波 一波 何盛東 東來
按列合并是cbind(),那么按行合并自然是rbind()
> rbind(data1,data2) Error in match.names(clabs, names(xi)) : 名字同原來已有的名字不相對
出現了錯誤,這是因為”namea“ 和”nameb“不同造成的,如果都為"namea" :
> data1<-data.frame( + namea=c("海波","立波","秀波"), + value=c("一波","接","一波") + ) > data1 namea value 1 海波 一波 2 立波 接 3 秀波 一波 > data2<-data.frame( + namea=c("柯震東","劉強東","何盛東"), + value=c("東去","又","東來") + ) > data2 namea value 1 柯震東 東去 2 劉強東 又 3 何盛東 東來 > #cbind(data1,data2) > rbind(data1,data2) namea value 1 海波 一波 2 立波 接 3 秀波 一波 4 柯震東 東去 5 劉強東 又 6 何盛東 東來
對數據修改后,沒有出現錯誤。如果 不修改數據該怎么做:
為了解決這個問題,使用dplyr包中的bind_rows()函數,不要求合并字段的名稱必須相同,這個函數會自己做判斷。
> library(dplyr) > dplyr::bind_rows(data1,data2) namea value nameb 1 海波 一波 <NA> 2 立波 接 <NA> 3 秀波 一波 <NA> 4 <NA> 東去 柯震東 5 <NA> 又 劉強東 6 <NA> 東來 何盛東
merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)), by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all, sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"), incomparables = NULL, ...)
merge函數參數的說明:
x,y:用于合并的兩個數據框
by,by.x,by.y:指定依據哪些行合并數據框,默認值為相同列名的列.
all,all.x,all.y:指定x和y的行是否應該全在輸出文件.
sort:by指定的列是否要排序.
suffixes:指定除by外相同列名的后綴.
incomparables:指定by中哪些單元不進行合并.
data3<-data.frame( name = c("波","東","波","波"), type = c("秀","震","秀","秀"), class = c(10,5,4,11), num = c(85,50,90,90) );data3 data4<-data_frame( name = c("波","東"), type = c("海","震"), class = c(5,5), num = c(88,81) );data4
#合并data3和data4 > merge(data3,data4,all =T) name type class num 1 波 秀 4 90 2 波 秀 10 85 3 波 秀 11 90 4 波 海 5 88 5 東 震 5 50 6 東 震 5 81
#按照name,type,class合并data3.data4 > merge(data3, data4, by =c("name","type","class") , all = T) name type class num.x num.y 1 波 秀 4 90 NA 2 波 秀 10 85 NA 3 波 秀 11 90 NA 4 波 海 5 NA 88 5 東 震 5 50 81
“如何用R語言數據合并一行”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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