如何合并具有相同列名的多个数据框？

Question

是）我有的：

我有一个具有以下各列的“主”数据框：

userid, condition

由于有四个实验条件，因此我也有四个带有答案信息的数据框，其中包括以下几列：

userid, condition, answer1, answer2

现在，我想加入这些内容，以便合并用户ID，条件及其对这些条件的答案的所有组合。 每个条件在每行相应的列中应仅具有正确的答案。

---

简短的独立示例：

master = data.frame(userid=c("foo","foo","foo","foo","bar","bar","bar","bar"), condition=c("A","B","C","D","A","B","C","D"))
cond_a = data.frame(userid=c("foo","bar"), condition="A", answer1=c("1","1"), answer2=c("2","2"))
cond_b = data.frame(userid=c("foo","bar"), condition="B", answer1=c("3","3"), answer2=c("4","4"))
cond_c = data.frame(userid=c("foo","bar"), condition="C", answer1=c("5","5"), answer2=c("6","6"))
cond_d = data.frame(userid=c("foo","bar"), condition="D", answer1=c("7","7"), answer2=c("8","8"))

如何将所有条件合并到主数据库中，所以主数据库表如下所示？

  userid condition answer1 answer2
1    bar         A       1       2
2    bar         B       3       4
3    bar         C       5       6
4    bar         D       7       8
5    foo         A       1       2
6    foo         B       3       4
7    foo         C       5       6
8    foo         D       7       8

我尝试了以下方法：

temp = merge(master, cond_a, all.x=TRUE)

这给了我：

  userid condition answer1 answer2
1    bar         A       1       2
2    bar         B    <NA>    <NA>
3    bar         C    <NA>    <NA>
4    bar         D    <NA>    <NA>
5    foo         A       1       2
6    foo         B    <NA>    <NA>
7    foo         C    <NA>    <NA>
8    foo         D    <NA>    <NA>

但是一旦我这样做

merge(temp, cond_b, all.x=TRUE)

条件B没有值。 怎么来的？

  userid condition answer1 answer2
1    bar         A       1       2
2    bar         B    <NA>    <NA>
3    bar         C    <NA>    <NA>
4    bar         D    <NA>    <NA>
5    foo         A       1       2
6    foo         B    <NA>    <NA>
7    foo         C    <NA>    <NA>
8    foo         D    <NA>    <NA>

Answer 1

您可以按以下方式使用Reduce()和complete.cases() ：

merged <- Reduce(function(x, y) merge(x, y, all=TRUE), 
                 list(master, cond_a, cond_b, cond_c, cond_d))
merged[complete.cases(merged), ]
#    userid condition answer1 answer2
# 1     bar         A       1       2
# 2     bar         B       3       4
# 4     bar         C       5       6
# 6     bar         D       7       8
# 8     foo         A       1       2
# 9     foo         B       3       4
# 11    foo         C       5       6
# 13    foo         D       7       8

Reduce()可能需要一些习惯。 您定义函数，然后提供对象list以重复应用该函数。 因此，该语句就像：

temp1 <- merge(master, cond_a, all=TRUE)
temp2 <- merge(temp1, cond_b, all=TRUE)
temp3 <- merge(temp2, ....)

或类似的东西：

merge(merge(merge(master, cond_a, all=TRUE), cond_b, all=TRUE), cond_c, all=TRUE)

complete.cases()创建一个逻辑向量，确定指定的列是否“完整”； 此逻辑向量可用于从合并的data.frame子集中。

Answer 2

如OP所述，鉴于与主数据帧没有明确的关系，因此可以选择以下选项：

temp <-rbind(cond_a,cond_b,cond_c,cond_d)
temp[order(temp["userid"]),]

也许，如果知道任何关系，可能会有一个非简单的解决方案。

Answer 3

您可以将此SQL表示为SQL语句，然后使用sqldf库执行该sqldf 。

cond_all = rbind(cond_a, cond_b, cond_c, cond_d)

> sqldf('select p.userid as userid, p.condition as condition, answer1, answer2 from master as p join cond_all as q on p.userid=q.userid and p.condition=q.condition order by userid, condition')
  userid condition answer1 answer2
1    bar         A       1       2
2    bar         B       3       4
3    bar         C       5       6
4    bar         D       7       8
5    foo         A       1       2
6    foo         B       3       4
7    foo         C       5       6
8    foo         D       7       8

您在注释中提到，主数据帧具有cond数据帧中不存在的额外列。 您应该能够修改此SQL查询以在这种情况下仍然可以使用。