R加入归还所有不适用

Question

我遇到了一个新问题，即所有我在R中加入数据表的尝试都导致NA。 我有理由确定这一定是因为我的联接列不同，但是我不确定如何。

数据来自CSV，最初是因素，但我也尝试过将其转换为字符并进行联接。

数据样本以及我在下面尝试过的

str(nst)
'data.frame':   890 obs. of  33 variables:
 $ X               : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ Player          : chr  "Connor McDavid" "Claude Giroux" "Nikita Kucherov" "Evgeni Malkin" ...
 $ Team            : Factor w/ 88 levels "ANA","ANA, MTL",..: 42 73 82 74 32 60 49 74 87 74 ...
 $ Position        : Factor w/ 7 levels "C","C, L","C, R",..: 1 1 7 1 1 5 1 7 7 1 ...
 $ GP              : int  82 82 80 78 74 76 82 82 81 82 ...
 $ TOI             : num  1767 1670 1586 1481 1473 ...
 $ Goals           : int  41 34 39 42 39 39 35 34 23 29 ...

str(hockey_ref)
'data.frame':   1035 obs. of  28 variables:
 $ Rk    : int  1 2 2 2 3 4 5 6 7 7 ...
 $ Player: chr  "Justin Abdelkader" "Pontus Aberg" "Pontus Aberg" "Pontus Aberg" ...
 $ Age   : int  30 24 24 24 26 25 20 21 26 26 ...
 $ Pos   : Factor w/ 5 levels "C","D","LW","RW",..: 3 3 3 3 1

我尝试过的

merge1 <- merge(hockey_ref,nst,by.x='Player',by.y='Player',all=TRUE)

创造

   head(merge1)
        Player GP PIM       TOI  Rk Age  Pos   Tm  G  A PTS X... EV PP SH GW EV.1 PP.1 SH.1   S  S.  ATOI BLK HIT FOW FOL  FO.  PS  X Team
1   A.J. Greer 17  29  126.0000 315  21   LW  COL  0  3   3    2  0  0  0  0    3    0    0  13 0.0  7:24   5  30   1   2 33.3 0.2 NA <NA>
2   A.J. Greer 17  29  125.6833  NA  NA <NA> <NA> NA NA  NA   NA NA NA NA NA   NA   NA   NA  NA  NA  <NA>  NA  NA  NA  NA   NA  NA NA  COL
3 Aaron Ekblad 82  71 1918.0000 227  21    D  FLA 16 22  38    9 11  5  0  4   16    6    0 189 8.5 23:23 121  69   0   0   NA 7.8 NA <NA>
4 Aaron Ekblad 82  71 1917.9000  NA  NA <NA> <NA> NA NA  NA   NA NA NA NA NA   NA   NA   NA  NA  NA  <NA>  NA  NA  NA  NA   NA  NA NA  FLA

merge1 <- left_join(hockey_ref, nst, by = c("Player"="Player"))

创造

head(merge1)
  Rk            Player Age Pos  Tm GP.x  G  A PTS X... PIM.x EV PP SH GW EV.1 PP.1 SH.1   S   S. TOI.x  ATOI BLK HIT FOW FOL  FO.  PS  X Team
1  1 Justin Abdelkader  30  LW DET   75 13 22  35  -11    78  9  4  0  0   17    5    0 110 11.8  1241 16:33  40 174  47  50 48.5 2.5 NA <NA>
2  2      Pontus Aberg  24  LW TOT   53  4 12  16    9    10  4  0  0  3   11    1    0  70  5.7   645 12:10   8  24   4   8 33.3 1.3 NA <NA>
3  2      Pontus Aberg  24  LW NSH   37  2  6   8    8     8  2  0  0  2    6    0    0  39  5.1   411 11:06   7  16   4   6 40.0 0.6 NA <NA>
4  2      Pontus Aberg  24  LW EDM   16  2  6   8    1     2  2  0  0  1    5    1    0  31  6.5   234 14:38   1   8   0   2  0.0 0.7 NA <NA>
5  3      Noel Acciari  26   C BOS   60 10  1  11   -6     9  9  0  1  0    1    0    0  66 15.2   775 12:55  41 152  42  51 45.2 0.6 NA <NA>
6  4    Kenny Agostino  25  LW BOS    5  0  1   1   -1     4  0  0  0  0    0    1    0  11  0.0    60 12:03   1   4   0   1  0.0 0.0 NA <NA>
  Position GP.y TOI.y Goals Total.Assists First.Assists Second.Assists Total.Points Shots SH. iCF iFF iSCF iHDCF Rush.Attempts
1     <NA>   NA    NA    NA            NA            NA             NA           NA    NA  NA  NA  NA   NA    NA            NA
2     <NA>   NA    NA    NA            NA            NA             NA           NA    NA  NA  NA  NA   NA    NA            NA
3     <NA>   NA    NA    NA            NA            NA             NA           NA    NA  NA  NA  NA   NA    NA            NA
4     <NA>   NA    NA    NA            NA            NA             NA           NA    NA  NA  NA  NA   NA    NA            NA
5     <NA>   NA    NA    NA            NA            NA             NA           NA    NA  NA  NA  NA   NA    NA            NA
6     <NA>   NA    NA    NA            NA            NA             NA           NA    NA  NA  NA  NA   NA    NA            NA
  Rebounds.Created PIM.y Total.Penalties Minor Major Misconduct Penalties.Drawn Giveaways Takeaways Hits Hits.Taken Shots.Blocked Faceoffs.Won
1               NA    NA              NA    NA    NA         NA              NA        NA        NA   NA         NA            NA           NA
2               NA    NA              NA    NA    NA         NA              NA        NA        NA   NA         NA            NA           NA
3               NA    NA              NA    NA    NA         NA              NA        NA        NA   NA         NA            NA           NA
4               NA    NA              NA    NA    NA         NA              NA        NA        NA   NA         NA            NA           NA
5               NA    NA              NA    NA    NA         NA              NA        NA        NA   NA         NA            NA           NA
6               NA    NA              NA    NA    NA         NA              NA        NA        NA   NA         NA            NA           NA
  Faceoffs.Lost Faceoffs..
1            NA       <NA>
2            NA       <NA>
3            NA       <NA>
4            NA       <NA>
5            NA       <NA>
6            NA       <NA>

等等。

我到此为止，任何人都知道为什么r无法将这些变量视为相同？

Answer 1

好的，正如@MichaelChirico猜到的，空白的编码方式不同。 这是通过对看起来相同的两个变量调用charToRaw（）来发现的。 如上所述的AJ Greer的charToRaw（nst [720,2]）。 我通过运行来解决此问题：

nst[,2] <- gsub("\u00A0", " ", nst[,2], fixed = TRUE)

删除了错误的编码，然后让我合并。 感谢Michael为我提供了查找问题的指南！