你可以使用以下两种方法之一来合并R中的多个数据框架：
方法1：使用Base R
#put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)
#merge all data frames in list
Reduce(function(x, y) merge(x, y, all=TRUE), df_list)
方法2：使用Tidyverse
library(tidyverse)
#put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)
#merge all data frames in list
df_list %>% reduce(full_join, by='variable_name')
下面的例子展示了如何在实践中使用每种方法。
方法1：使用Base R合并多个数据框
假设我们在R中拥有以下数据框：
#define data frames
df1 <- data.frame(id=c(1, 2, 3, 4, 5),
revenue=c(34, 36, 40, 49, 43))
df2 <- data.frame(id=c(1, 2, 5, 6, 7),
expenses=c(22, 26, 31, 40, 20))
df3 <- data.frame(id=c(1, 2, 4, 5, 7),
profit=c(12, 10, 14, 12, 9))
我们可以使用以下语法来合并所有的数据框，并使用基础R的函数。
#put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)
#merge all data frames together
Reduce(function(x, y) merge(x, y, all=TRUE), df_list)
id revenue expenses profit
1 1 34 22 12
2 2 36 26 10
3 3 40 NA NA
4 4 49 NA 14
5 5 43 31 12
6 6 NA 40 NA
7 7 NA 20 9
注意，每个原始数据框中的 "id "值都包含在最终的数据框中。
方法2：使用Tidyverse合并多个数据框
假设我们在R中拥有以下数据框：
#define data frames
df1 <- data.frame(id=c(1, 2, 3, 4, 5),
revenue=c(34, 36, 40, 49, 43))
df2 <- data.frame(id=c(1, 2, 5, 6, 7),
expenses=c(22, 26, 31, 40, 20))
df3 <- data.frame(id=c(1, 2, 4, 5, 7),
profit=c(12, 10, 14, 12, 9))
我们可以使用下面的语法来合并所有的数据框，这些数据框使用的是Tidyverse的函数，Tidyverse是为R中的数据科学设计的软件包集合。
library(tidyverse)
#put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)
#merge all data frames together
df_list %>% reduce(full_join, by='id')
id revenue expenses profit
1 1 34 22 12
2 2 36 26 10
3 3 40 NA NA
4 4 49 NA 14
5 5 43 31 12
6 6 NA 40 NA
7 7 NA 20 9
注意，最终的数据框架与我们使用第一种方法产生的数据框架相匹配。
注意：如果你正在处理极其庞大的数据框架，tidyverse的方法将明显更快。
其他资源
下面的教程解释了如何在R中执行其他常用功能:
