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本文将演示在 R 中合并具有不同行数的两个数据帧的多种方法。

使用 full_join 函数合并两个不同行数的 R 数据帧

full_join 是 dplyr 包的一部分，它可用于合并具有不同行数的两个数据帧。该函数将要合并的数据帧作为前两个参数，并返回与第一个参数相同类型的对象。此函数可以对数据帧扩展类型（如 tibble 或惰性数据帧）进行操作。full_join 从两个数据框参数中提取所有行和列。当没有匹配的值时，它用 NA-s 填充元素。

library(dplyr)

v1 <- c(1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.3)
v2 <- c(11, 12, 13, 21, 22, 23)

df1 <- data.frame(v1, v2)

v1 <- c(9.1, 9.2, 9.3, 9.1, 9.2, 9.3, 9.3, 9.2, 9.1)
v2 <- c(101, 102, 103, 201, 202, 203, 204, 403, 404)
wday <- factor(c("Wed", "Thu", "Mon", "Wed", "Thu", "Fri", "Mon", "Tue", "Wed"))

df2 <- data.frame(v1, v2, wday)

dff <- df1 %>% full_join(df2)
dff

   v1  v2 wday
1  1.1  11 <NA>
2  1.2  12 <NA>
3  1.3  13 <NA>
4  2.1  21 <NA>
5  2.2  22 <NA>
6  2.3  23 <NA>
7  9.1 101  Wed
8  9.2 102  Thu
9  9.3 103  Mon
10 9.1 201  Wed
11 9.2 202  Thu
12 9.3 203  Fri
13 9.3 204  Mon
14 9.2 403  Tue
15 9.1 404  Wed

使用 left_join 函数合并两个不同行数的 R 数据帧

left_join 是 dplyr 包中的另一种方法。它采用类似于 full_join 函数的参数，但 left_join 从第一个数据框中提取所有行，并从它们两个中提取所有列。

library(dplyr)

v1 <- c(1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.3)
v2 <- c(11, 12, 13, 21, 22, 23)

df1 <- data.frame(v1, v2)

v1 <- c(9.1, 9.2, 9.3, 9.1, 9.2, 9.3, 9.3, 9.2, 9.1)
v2 <- c(101, 102, 103, 201, 202, 203, 204, 403, 404)
wday <- factor(c("Wed", "Thu", "Mon", "Wed", "Thu", "Fri", "Mon", "Tue", "Wed"))

df2 <- data.frame(v1, v2, wday)

dfl <- df1 %>% left_join(df2)
dfl

输出：

  v1 v2 wday
1 1.1 11 <NA>
2 1.2 12 <NA>
3 1.3 13 <NA>
4 2.1 21 <NA>
5 2.2 22 <NA>
6 2.3 23 <NA>

使用 right_join 函数合并两个不同行数的 R 数据帧

right_join 的工作方式类似于 left_join 函数，除了从第二个数据帧参数而不是第一个参数中提取所有行。该函数还将两个数据框中的所有列复制到新构造的对象中。

library(dplyr)

v1 <- c(1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.3)
v2 <- c(11, 12, 13, 21, 22, 23)

df1 <- data.frame(v1, v2)

v1 <- c(9.1, 9.2, 9.3, 9.1, 9.2, 9.3, 9.3, 9.2, 9.1)
v2 <- c(101, 102, 103, 201, 202, 203, 204, 403, 404)
wday <- factor(c("Wed", "Thu", "Mon", "Wed", "Thu", "Fri", "Mon", "Tue", "Wed"))

df2 <- data.frame(v1, v2, wday)

dfr <- df1 %>% right_join(df2)
dfr

输出：

  v1  v2 wday
1 9.1 101  Wed
2 9.2 102  Thu
3 9.3 103  Mon
4 9.1 201  Wed
5 9.2 202  Thu
6 9.3 203  Fri
7 9.3 204  Mon
8 9.2 403  Tue
9 9.1 404  Wed