如何根据r中特定数据列合并数据

Question

我有三个数据，每个数据都包含一列和相同的行，但所有五个数据中的顺序不同，我想根据第一列合并五个数据。

      column1
X       7
B        5
Y        2
D        1
Z        0


        column2
D          7 
Z          5
X          2
y          6
B          7

       column3
y          4
D          4
Z          8 
B          7
x          2

我想要的结果是这样的

        column1     column2      column3
x           7          2            2
B           5          7            7
Y           2          6            4
D           1          7            4
Z           0          5            8

Answer 1

这可以通过

merge

功能轻松完成。

df1 <- data.frame(rows = c("A", "B", "C", "D", "E"), column1 = c(7, 5, 2, 1, 0))
df2 <- data.frame(rows = c("D", "E", "A", "C", "B"), column2 = c(7, 5, 2, 6, 7))
df3 <- data.frame(rows = c("C", "D", "E", "B", "A"), column3 = c(4, 4, 8, 7, 2))
result <- merge(df1, df2, by = "rows", all = TRUE)
result <- merge(result, df3, by = "rows", all = TRUE)
print(result)

这应该能满足你的需求。

rows column1 column2 column3
1    A       7       2       2
2    B       5       7       7
3    C       2       6       4
4    D       1       7       4
5    E       0       5       8

Answer 2

使用

tidyverse

：

library(tidyverse)

list(df1, df2, df3)%>%
   map(rownames_to_column) %>%
   reduce(full_join, 'rowname') %>%
   column_to_rownames()

  column1 column2 column3
A       7       2       2
B       5       7       7
C       2       6       4
D       1       7       4
E       0       5       8

Answer 3

在基础R中，您可以使用以下方法：

Reduce(merge, lapply(df_list, \(x) 
  cbind(x, xx = row.names(x)))) |> _[-1]

#   column1 column2 column3
# 1       7       2       2
# 2       5       7       7
# 3       2       6       4
# 4       1       7       4
# 5       0       5       8

另一种方法是按行名称重新排序，然后将它们放在一起。将它们组合在列表中，然后使用

do.call

将所有内容重新组合在一起时，这样做会更容易。我还将其包装在

setNames

中，将列重命名为所需的列名称：

df_list <- list(df1, df2, df3)

setNames(do.call(data.frame, lapply(df_list, \(x) x[order(rownames(x)),])), 
         paste0("column", 1:3))

#   column1 column2 column3
# 1       7       2       2
# 2       5       7       7
# 3       2       6       4
# 4       1       7       4
# 5       0       5       8

上面的操作与手动操作相同，虽然速度较慢，但可能更容易解释发生的情况：

df1 <- df1[order(rownames(df1)),]
df2 <- df2[order(rownames(df2)),]
df3 <- df3[order(rownames(df3)),]

data.frame(column1 = df1, column2 = df2, column3 = df3)

#   column1 column2 column3
# 1       7       2       2
# 2       5       7       7
# 3       2       6       4
# 4       1       7       4
# 5       0       5       8

数据：

df1 <- read.table(text = "column1
A        7
B        5
C        2
D        1
E        0", h = TRUE)


df2 <- read.table(text = "column2
D          7 
E          5
A          2
C          6
B          7", h = TRUE)

df3 <- read.table(text = "column3
C          4
D          4
E          8 
B          7
A          2", h = TRUE)