在R中合并到单个数据帧和一个数据帧列表上的不同结果
[英]Different results applying merge in R over individual data frames and over one list of data frames
问题描述
大家好，我正在处理R中的数据帧列表，我想一个一个地合并它们。 我发现一种解决方案是将Reduce()函数与merge()但是当我一一合并数据帧时却没有得到相同的结果。 我的数据帧列表是global ，它具有下一个结构（我在最后一部分中包括了列表的dput()版本）：
global
$a1
ID Value Products z1
1 001 1 3 1
2 002 2 2 1
3 003 3 0 1
4 004 4 1 1
5 005 5 1 1
6 006 6 6 1
7 007 7 7 1
8 009 8 1 1
9 010 9 1 1
$a2
ID Value Products z2
1 001 1 3 2
2 002 2 2 2
3 003 3 0 2
4 004 4 1 2
5 005 5 1 2
6 006 6 6 2
7 011 10 5 2
8 012 11 5 2
9 007 7 7 2
10 009 8 1 2
11 010 9 1 2
$a3
ID Value Products z3
1 001 1 3 3
2 002 2 2 3
3 012 11 5 3
4 013 11 1 3
5 014 11 2 3
6 003 3 0 3
7 004 4 1 3
8 005 5 1 3
9 006 6 6 3
10 007 7 7 3
11 009 8 1 3
12 010 9 1 3
13 011 10 5 3
$a4
ID Value Products z4
1 001 1 3 4
2 002 2 2 4
3 012 11 5 4
4 013 11 1 4
5 014 11 2 4
6 003 3 0 4
7 004 4 1 4
8 005 5 1 4
9 006 6 6 4
10 007 7 7 4
11 009 8 1 4
12 010 9 1 4
13 011 10 5 4
14 015 12 3 4
15 016 12 3 4
$a5
ID Value Products z5
1 001 1 3 5
2 002 2 2 5
3 003 3 0 5
4 004 4 1 5
5 016 12 3 5
6 017 14 2 5
7 005 5 1 5
8 006 6 6 5
9 007 7 7 5
10 009 8 1 5
11 010 9 1 5
12 011 10 5 5
13 012 11 5 5
14 013 11 1 5
15 014 11 2 5
16 015 12 3 5
17 018 14 2 5
我将所有数据框与它们之前的数据框global合并，为此，我使用下一个代码创建了一个名为listag的新列表：
listag=Reduce(function(x, y) merge(x,y[,c(1,4)],by=intersect(names(x)[1],names(y)[1]),all.x=TRUE),global,accumulate=TRUE)
我在merge()使用了all.x=TRUE参数，因为我想在每个数据帧中保留其原始行数（ a1 = 9， a2 = 11， a3 = 13， a4 = 15， a5 = 17）。 此后，我将global数据分成单独的数据帧，以检查最后的代码是否工作正常，并发现了差异。 为了分离数据帧，我使用了以下代码：
list2env(global, envir=.GlobalEnv)
我得到了五个数据框。 现在，我将展示我想要的数据帧a4和a5 。 首先，我使用下一个代码将a4与a1 ， a2 ， a3和a4合并：
Final41=merge(a4,a1[,c(1,4)],by=intersect(names(a4)[1],names(a1)[1]),all.x=TRUE)
Final42=merge(Final41,a2[,c(1,4)],by=intersect(names(Final41)[1],names(a2)[1]),all.x=TRUE)
Final43=merge(Final42,a3[,c(1,4)],by=intersect(names(Final42)[1],names(a3)[1]),all.x=TRUE)
Final4=merge(Final43,a4[,c(1,4)],by=intersect(names(Final43)[1],names(a4)[1]),all.x=TRUE)
此代码的结果是：
Final4
ID Value Products z4.x z1 z2 z3 z4.y
1 001 1 3 4 1 2 3 4
2 002 2 2 4 1 2 3 4
3 003 3 0 4 1 2 3 4
4 004 4 1 4 1 2 3 4
5 005 5 1 4 1 2 3 4
6 006 6 6 4 1 2 3 4
7 007 7 7 4 1 2 3 4
8 009 8 1 4 1 2 3 4
9 010 9 1 4 1 2 3 4
10 011 10 5 4 NA 2 3 4
11 012 11 5 4 NA 2 3 4
12 013 11 1 4 NA NA 3 4
13 014 11 2 4 NA NA 3 4
14 015 12 3 4 NA NA NA 4
15 016 12 3 4 NA NA NA 4
其中all.x=TRUE的参数可以正常工作，因为我将原始观测值保留在a4 （15）中。 当我提取listag的第四个元素时，我得到了：
f4l=listag[[4]]
f4l
ID Value Products z1 z2 z3 z4
1 001 1 3 1 2 3 4
2 002 2 2 1 2 3 4
3 003 3 0 1 2 3 4
4 004 4 1 1 2 3 4
5 005 5 1 1 2 3 4
6 006 6 6 1 2 3 4
7 007 7 7 1 2 3 4
8 009 8 1 1 2 3 4
9 010 9 1 1 2 3 4
对于Reduce()函数中的merge() ，我也在考虑all.x=TRUE但是我没有得到相同的结果，并且观察次数错误。 我想在应用Reduce()和merge()的组合后得到Final4的结果。 这是一个数据帧的其余部分相同listag申请后Reduce()和merge()合并了global 。 我想为listag每个数据框获取此结果（在本例中为第4个数据框）：
ID Value Products z1 z2 z3 z4
1 001 1 3 1 2 3 4
2 002 2 2 1 2 3 4
3 003 3 0 1 2 3 4
4 004 4 1 1 2 3 4
5 005 5 1 1 2 3 4
6 006 6 6 1 2 3 4
7 007 7 7 1 2 3 4
8 009 8 1 1 2 3 4
9 010 9 1 1 2 3 4
10 011 10 5 NA 2 3 4
11 012 11 5 NA 2 3 4
12 013 11 1 NA NA 3 4
13 014 11 2 NA NA 3 4
14 015 12 3 NA NA NA 4
15 016 12 3 NA NA NA 4
当我结合使用Reduce()和merge()时，我不知道我的代码有什么问题。 我考虑当我一一合并数据帧时， all.x=TRUE相等。 你能帮我这个忙吗？ 也许我必须在Reduce()和merge()的组合中添加另一个参数以获得我的结果，或者还有其他方法，例如在global使用plyr包中的lapply或llply 。 全局的dput()版本是下一个：
structure(list(a1 = structure(list(ID = c("001", "002", "003",
"004", "005", "006", "007", "009", "010"), Value = c(1, 2, 3,
4, 5, 6, 7, 8, 9), Products = c(3, 2, 0, 1, 1, 6, 7, 1, 1), z1 = c(1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)), .Names = c("ID", "Value", "Products",
"z1"), row.names = c(NA, 9L), class = "data.frame"), a2 = structure(list(
ID = c("001", "002", "003", "004", "005", "006", "011", "012",
"007", "009", "010"), Value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 10, 11,
7, 8, 9), Products = c(3, 2, 0, 1, 1, 6, 5, 5, 7, 1, 1),
z2 = c(2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)), .Names = c("ID",
"Value", "Products", "z2"), row.names = c(NA, 11L), class = "data.frame"),
a3 = structure(list(ID = c("001", "002", "012", "013", "014",
"003", "004", "005", "006", "007", "009", "010", "011"),
Value = c(1, 2, 11, 11, 11, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
Products = c(3, 2, 5, 1, 2, 0, 1, 1, 6, 7, 1, 1, 5),
z3 = c(3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3)), .Names = c("ID",
"Value", "Products", "z3"), row.names = c(NA, 13L), class = "data.frame"),
a4 = structure(list(ID = c("001", "002", "012", "013", "014",
"003", "004", "005", "006", "007", "009", "010", "011", "015",
"016"), Value = c(1, 2, 11, 11, 11, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
10, 12, 12), Products = c(3, 2, 5, 1, 2, 0, 1, 1, 6, 7, 1,
1, 5, 3, 3), z4 = c(4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4,
4, 4)), .Names = c("ID", "Value", "Products", "z4"), row.names = c(NA,
15L), class = "data.frame"), a5 = structure(list(ID = c("001",
"002", "003", "004", "016", "017", "005", "006", "007", "009",
"010", "011", "012", "013", "014", "015", "018"), Value = c(1,
2, 3, 4, 12, 14, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 11, 11, 12, 14),
Products = c(3, 2, 0, 1, 3, 2, 1, 6, 7, 1, 1, 5, 5, 1,
2, 3, 2), z5 = c(5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,
5, 5, 5, 5, 5)), .Names = c("ID", "Value", "Products",
"z5"), row.names = c(NA, 17L), class = "data.frame")), .Names = c("a1",
"a2", "a3", "a4", "a5"))
非常感谢您的帮助。
1 个解决方案
解决方案1
0 已采纳 2013-12-29 10:00:04
几件事：
*首先，由于精简合并和手动合并*的执行顺序不同，通常会给出不同的结果。 减少过程1：4，由于某种原因我不太了解，在您的手册中合并了您的表演4,1,2,3,4。
其次，您观察到的区别是a4表具有其他ID，并且由于使用all.x = TRUE而在简化合并中丢失了，因为a4表是“ y”表。 因此，您应该使用all = TRUE代替：
listag <- Reduce(function(x, y) merge(x, y[, c(1, 4)],
by = intersect(names(x)[1], names(y)[1]), all = TRUE), global)
R中多个数据帧的相同功能 - 不在数据帧列表中
[英]Same function over multiple data frames in R - not over a list of data frames
使用R，遍历数据帧，对每个数据帧执行数学运算，将结果追加到新的数据帧中
[英]With R, iterate over data frames, perform math operations on each one, append results in new data frame
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