在一定年限内，我有NHL团队的数据集。我想知道加入这些数据集的最佳方法。例如，我有1991年和1992年的芝加哥黑鹰队统计数据，包括游戏（GP），胜利（W），损失（L）等。
如何在不创建两个单独的列GP.x和GP.y的情况下将这些集合连接在一起？
我用dput（）来获得前十个团队及其各自的统计数据：
# 1991 team stats - first ten teams
structure(list(Team = c("Chicago Blackhawks*", "St. Louis Blues*",
"Los Angeles Kings*", "Boston Bruins*", "Calgary Flames*",
"Montreal Canadiens*", "Pittsburgh Penguins*", "New York Rangers*",
"Washington Capitals*", "Buffalo Sabres*"),
GP = c("80", "80", "80", "80", "80", "80", "80", "80", "80", "80"),
W = c("49", "47", "46", "44", "46", "39", "41", "36", "37", "31"),
L = c("23", "22", "24", "24", "26", "30", "33", "31", "36", "30"),
T = c("8", "11", "10", "12", "8", "11", "6", "13", "7", "19"),
Pts = c("106", "105", "102", "100", "100", "89", "88", "85", "81","81"),
`Pts %` = c(".663", ".656", ".638", ".625", ".625", ".556", ".550",
".531", ".506", ".506"),
GF = c("284", "310", "340", "299", "344", "273", "342", "297", "258",
"292"),
GA = c("211", "250", "254", "264", "263", "249", "305", "265", "258",
"278"),
SRS = c("0.85", "0.70", "1.04",
"0.32", "0.98", "0.20", "0.42", "0.36", "0.00", "0.08"),
SOS = c("-0.06", "-0.05", "-0.04", "-0.12", "-0.03", "-0.10", "-0.04",
"-0.04", "0.00", "-0.09"),
`TG/G` = c("6.19", "7.00", "7.43", "7.04", "7.59", "6.53", "8.09",
"7.03", "6.45", "7.13"),
EVGF = c("177", "230", "252", "214", "236", "201", "241", "197", "181",
"204"),
EVGA = c("132", "177", "173", "192", "178", "185", "220", "182", "199",
"208"),
PP = c("87", "70", "80", "74", "91", "66", "89", "91", "64", "73"),
PPO = c("393", "348", "391", "351", "384", "357", "388", "389", "340",
"400"),
`PP%` = c("22.14", "20.11", "20.46", "21.08", "23.70", "18.49", "22.94",
"23.39", "18.82", "18.25"),
PPA = c("68", "55", "63", "64", "77", "54", "73", "73", "44", "62"),
PPOA = c("425", "339", "370", "368", "420", "282", "351", "362", "314",
"368"),
`PK%` = c("84.00", "83.78", "82.97", "82.61", "81.67", "80.85", "79.20",
"79.83", "85.99", "83.15"),
SH = c("20", "10", "8", "11", "17", "6", "12", "9", "13", "15"),
SHA = c("10", "18", "18", "8", "8", "10", "12", "10", "15", "8"),
`PIM/G` = c("29.9", "24.6", "27.6", "20.8", "27.1", "17.6", "20.4",
"23.4", "22.8", "21.3"),
`oPIM/G` = c("28.2", "25.3", "30.5", "23.3", "25.9", "19.5", "21.3",
"24.1", "25.3", "22.1"),
S = c("2564", "2550", "2410", "2512", "2604", "2385", "2416", "2444",
"2370", "2410"),
`S%` = c("11.1", "12.2", "14.1", "11.9", "13.2", "11.4", "14.2", "12.2",
"10.9", "12.1"),
SA = c("2214", "2345", "2412", "2240", "2200", "2316", "2723", "2550",
"2112", "2432"),
`SV%` = c(".905", ".893", ".895", ".882", ".880", ".892",
".888", ".896", ".878", ".886"),
PDO = c("", "", "", "", "", "", "", "", "", "")),
.Names = c("Team", "GP", "W", "L", "T", "Pts", "Pts %", "GF", "GA",
"SRS", "SOS", "TG/G", "EVGF", "EVGA", "PP", "PPO", "PP%", "PPA",
"PPOA", "PK%", "SH", "SHA", "PIM/G", "oPIM/G", "S", "S%", "SA",
"SV%", "PDO"),
row.names = 2:11, class = "data.frame")
# 1992 team stats - first ten teams
structure(list(Team = c("New York Rangers*", "Washington Capitals*",
"Detroit Red Wings*", "Vancouver Canucks*", "Montreal Canadiens*",
"Pittsburgh Penguins*", "Chicago Blackhawks*", "New Jersey Devils*",
"Boston Bruins*", "Los Angeles Kings*"),
GP = c("80", "80", "80",
"80", "80", "80", "80", "80", "80", "80"),
W = c("50", "45", "43", "42", "41", "39", "36", "38", "36", "35"),
L = c("25", "27", "25", "26", "28", "32", "29", "31", "32", "31"),
T = c("5", "8", "12", "12", "11", "9", "15", "11", "12", "14"),
Pts = c("105", "98", "98", "96", "93", "87", "87", "87", "84", "84"),
`Pts %` = c(".656", ".613", ".613", ".600", ".581", ".544", ".544",
".544", ".525", ".525"),
GF = c("321", "330", "320", "285", "267", "343", "257", "289", "270",
"287"),
GA = c("246", "275", "256", "250",
"207", "308", "236", "259", "275", "296"),
SRS = c("1.02", "0.78", "0.74", "0.31", "0.64", "0.52", "0.22", "0.48",
"-0.09", "-0.19"),
SOS = c("0.08", "0.09", "-0.06", "-0.13", "-0.12", "0.08", "-0.04",
"0.10", "-0.03", "-0.08"),
`TG/G` = c("7.09", "7.56", "7.20", "6.69", "5.93", "8.14", "6.16",
"6.85", "6.81", "7.29"),
EVGF = c("226", "224", "230", "188", "189", "235", "165", "215", "186",
"197"),
EVGA = c("174", "200", "171", "167", "142", "217", "150", "181", "189",
"208"),
PP = c("81", "92", "72", "85", "74", "92", "81", "59", "77", "79"),
PPO = c("387", "412", "386", "439", "379", "423", "467", "338", "406",
"411"),
`PP%` = c("20.93", "22.33", "18.65", "19.36", "19.53", "21.75", "17.34",
"17.46", "18.97", "19.22"),
PPA = c("60", "60", "78", "76", "60", "77", "76", "68", "72", "76"),
PPOA = c("395", "368", "419", "382", "320", "383", "482", "374", "363",
"417"),
`PK%` = c("84.81", "83.70", "81.38", "80.10", "81.25", "79.90",
"84.23", "81.82", "80.17", "81.77"),
SH = c("14", "14", "18",
"12", "4", "16", "11", "15", "7", "11"),
SHA = c("12", "15",
"7", "7", "5", "14", "10", "10", "14", "12"),
`PIM/G` = c("22.4", "21.8", "25.6", "25.7", "19.3", "23.7", "33.0",
"20.0", "21.8", "26.9"),
`oPIM/G` = c("24.1", "24.2", "23.9", "28.4", "22.0",
"23.9", "31.8", "20.4", "23.7", "25.6"),
S = c("2632", "2481", "2478", "2669", "2443", "2542", "2646", "2495",
"2664", "2419"),
`S%` = c("12.2", "13.3", "12.9", "10.7", "10.9", "13.5", "9.7",
"11.6", "10.1", "11.9"),
SA = c("2543", "2270", "2238", "2299", "2227", "2518", "2028", "2290",
"2339", "2663"),
`SV%` = c(".903", ".879", ".886", ".891", ".907", ".878", ".884",
".887", ".882", ".889"),
PDO = c("", "", "", "", "", "", "", "", "", "")),
.Names = c("Team", "GP", "W", "L", "T", "Pts", "Pts %", "GF", "GA",
"SRS", "SOS", "TG/G", "EVGF", "EVGA", "PP", "PPO", "PP%", "PPA",
"PPOA", "PK%", "SH", "SHA", "PIM/G", "oPIM/G", "S", "S%", "SA",
"SV%", "PDO"),
row.names = 2:11, class = "data.frame")
我知道加入这些套装可能很难，但任何建议/想法都会很棒！谢谢！
问题是尝试合并，连接或cbind两个具有相同列名的数据框将为您提供列表名称，如GP.x，您说您不想要，或者当您尝试创建多个列时会抛出错误同名。您可以验证两个数据框具有相同的列名称，如下所示：
names(df91) == names(df92)
#> [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
#> [15] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
#> [29] TRUE
例如，在单个列GP下观察所有的GP观察结果更合乎逻辑，其中观察与它们发生的年份划分，而不是两个GP列，并且没有明确的方式知道哪一年是哪一年。这也不会很好地扩展 - 如果你正在刮取得分数据，我猜你在某些方面你会想要的不仅仅是这两年。
你想要绑定行。您可以为每个数据框指定一年中的列，并使用基数R中的rbind将它们绑定到一个数据框中。
df91$year <- 1991
df92$year <- 1992
df_base <- rbind(df91, df92)
head(df_base)
#> Team GP W L T Pts Pts % GF GA SRS SOS TG/G EVGF
#> 2 Chicago Blackhawks* 80 49 23 8 106 .663 284 211 0.85 -0.06 6.19 177
#> 3 St. Louis Blues* 80 47 22 11 105 .656 310 250 0.70 -0.05 7.00 230
#> 4 Los Angeles Kings* 80 46 24 10 102 .638 340 254 1.04 -0.04 7.43 252
#> 5 Boston Bruins* 80 44 24 12 100 .625 299 264 0.32 -0.12 7.04 214
#> 6 Calgary Flames* 80 46 26 8 100 .625 344 263 0.98 -0.03 7.59 236
#> 7 Montreal Canadiens* 80 39 30 11 89 .556 273 249 0.20 -0.10 6.53 201
#> EVGA PP PPO PP% PPA PPOA PK% SH SHA PIM/G oPIM/G S S% SA SV%
#> 2 132 87 393 22.14 68 425 84.00 20 10 29.9 28.2 2564 11.1 2214 .905
#> 3 177 70 348 20.11 55 339 83.78 10 18 24.6 25.3 2550 12.2 2345 .893
#> 4 173 80 391 20.46 63 370 82.97 8 18 27.6 30.5 2410 14.1 2412 .895
#> 5 192 74 351 21.08 64 368 82.61 11 8 20.8 23.3 2512 11.9 2240 .882
#> 6 178 91 384 23.70 77 420 81.67 17 8 27.1 25.9 2604 13.2 2200 .880
#> 7 185 66 357 18.49 54 282 80.85 6 10 17.6 19.5 2385 11.4 2316 .892
#> PDO year
#> 2 1991
#> 3 1991
#> 4 1991
#> 5 1991
#> 6 1991
#> 7 1991
或者你可以用dplyr的bind_rows和mutate一步一步创建年份列。 bind_rows的优势还在于不限于2个参数，所以如果你有超过这两年的数据，你可以扩展它。
df_dplyr <- dplyr::bind_rows(
dplyr::mutate(df91, year = 1991),
dplyr::mutate(df92, year = 1992)
)
head(df_dplyr)
#> Team GP W L T Pts Pts % GF GA SRS SOS TG/G EVGF
#> 1 Chicago Blackhawks* 80 49 23 8 106 .663 284 211 0.85 -0.06 6.19 177
#> 2 St. Louis Blues* 80 47 22 11 105 .656 310 250 0.70 -0.05 7.00 230
#> 3 Los Angeles Kings* 80 46 24 10 102 .638 340 254 1.04 -0.04 7.43 252
#> 4 Boston Bruins* 80 44 24 12 100 .625 299 264 0.32 -0.12 7.04 214
#> 5 Calgary Flames* 80 46 26 8 100 .625 344 263 0.98 -0.03 7.59 236
#> 6 Montreal Canadiens* 80 39 30 11 89 .556 273 249 0.20 -0.10 6.53 201
#> EVGA PP PPO PP% PPA PPOA PK% SH SHA PIM/G oPIM/G S S% SA SV%
#> 1 132 87 393 22.14 68 425 84.00 20 10 29.9 28.2 2564 11.1 2214 .905
#> 2 177 70 348 20.11 55 339 83.78 10 18 24.6 25.3 2550 12.2 2345 .893
#> 3 173 80 391 20.46 63 370 82.97 8 18 27.6 30.5 2410 14.1 2412 .895
#> 4 192 74 351 21.08 64 368 82.61 11 8 20.8 23.3 2512 11.9 2240 .882
#> 5 178 91 384 23.70 77 420 81.67 17 8 27.1 25.9 2604 13.2 2200 .880
#> 6 185 66 357 18.49 54 282 80.85 6 10 17.6 19.5 2385 11.4 2316 .892
#> PDO year
#> 1 1991
#> 2 1991
#> 3 1991
#> 4 1991
#> 5 1991
#> 6 1991
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