R：如何为每个因子组合创建一个带有观察值的数据框

Question

我希望一切都好。 我正在写有关R中一个非常具体的问题的信息，到目前为止我还无法在线找到解决方案。 如果问题已经在其他地方解决了，很抱歉打扰您，但是如果您能给我提供链接，我们将不胜感激。

我有3个独立的数据集：

第一个是公司列表。 第二个是年份列表。 第三个是国家列表。

我现在的目标是将这三个数据集合并到一个新的数据框中。 最终数据帧应为这3个变量的每个组合创建一个数据行 。 这就是为什么我不能使用merge（）函数的原因。 下一步，我想沿着这个新创建的数据框匹配数据。

非常感谢您的支持-如果问题已经在其他地方解决，再次表示抱歉！

Answer 1

尝试merge ：

A <- data.frame(Companies = LETTERS[1:3])
B <- data.frame(Years = 2000:2002)
C <- data.frame(Countries = c("GER", "UK", "US"))

X <- merge(merge(A, B), C)
X

   Companies Years Countries
1          A  2000       GER
2          B  2000       GER
3          C  2000       GER
4          A  2001       GER
5          B  2001       GER
6          C  2001       GER
7          A  2002       GER
8          B  2002       GER
9          C  2002       GER
10         A  2000        UK
...

如果您有3个以上的变量/因数，则可以编写自己的合并函数，如下所示：

mergeN <- function(dfs = NULL) {
  if(is.null(dfs) | class(dfs) != "list") stop("'dfs' is not a list!")
  if(length(dfs) > 1) {
    dfs[[1]] <- merge(dfs[[1]], dfs[[2]]) 
    dfs[[2]] <- NULL
    Recall(dfs)
  } else {
    return(dfs[[1]]) 
  }
}

D <- data.frame(Products = letters[24:26])
E <- data.frame(Divisions = c(100,200,300))

mergeN(list(A, B, C, D, E))

这将为您提供所有3 ^ 5 = 243个组合的数据框。

由于评论而更新：

A <- data.frame(Companies = LETTERS[1:3])
B <- data.frame(Years = 2000:2002)
C <- data.frame(Countries = c("GER", "UK", "US"))

X <- merge(merge(A, B), C)

Y <- data.frame(Companies = LETTERS[1:3], Years = rep(2000,3), Countries = c("GER", "UK", "US"), Revenues = c(20433,23255,32164))

merge(X, Y, all=T)

     Companies Years Countries Revenues
1          A  2000       GER    20433
2          A  2000        UK       NA
3          A  2000        US       NA
4          A  2001       GER       NA
5          A  2001        UK       NA
6          A  2001        US       NA
7          A  2002       GER       NA
8          A  2002        UK       NA
9          A  2002        US       NA
10         B  2000       GER       NA
11         B  2000        UK    23255
12         B  2000        US       NA
13         B  2001       GER       NA
14         B  2001        UK       NA
15         B  2001        US       NA
16         B  2002       GER       NA
17         B  2002        UK       NA
18         B  2002        US       NA
19         C  2000       GER       NA
20         C  2000        UK       NA
21         C  2000        US    32164
22         C  2001       GER       NA
23         C  2001        UK       NA
24         C  2001        US       NA
25         C  2002       GER       NA
26         C  2002        UK       NA
27         C  2002        US       NA

（如果您希望NA为零： Z[is.na(Z)] <- 0 ）

Answer 2

从@Martin借入输入数据帧，这是一种将所有数据帧放置在list ，然后使用Reduce() ：

d1 <- data.frame(Companies = LETTERS[1:3])
d2 <- data.frame(Years = 2000:2002)
d3 <- data.frame(Countries = c("GER", "UK", "US"))
d4 <- data.frame(Companies = LETTERS[1:3], Years = rep(2000,3), Countries = c("GER", "UK", "US"), Revenues = c(20433,23255,32164))

d <- list(d1, d2, d3, d4)
merged_dat <- Reduce(function(...) merge(..., all=T), d)
head(merged_dat)
#>   Companies Years Countries Revenues
#> 1         A  2000       GER    20433
#> 2         A  2000        UK       NA
#> 3         A  2000        US       NA
#> 4         A  2001       GER       NA
#> 5         A  2001        UK       NA
#> 6         A  2001        US       NA

我之所以喜欢它，是因为它可以泛化到尽可能多的数据帧。