Scalanie więcej niż 2 ramek danych w R przez rownames

Question

Zbieram dane z 4 df i chcę je scalić przez rownames. Szukam skutecznego sposobu, aby to zrobić. To jest uproszczona wersja danych, które mam.

df1   <- data.frame(N= sample(seq(9, 27, 0.5), 40, replace= T), 
          P= sample(seq(0.3, 4, 0.1), 40, replace= T), 
          C= sample(seq(400, 500, 1), 40, replace= T)) 
df2   <- data.frame(origin= sample(c("A", "B", "C", "D", "E"), 40, 
              replace= T), 
          foo1= sample(c(T, F), 40, replace= T), 
          X= sample(seq(145600, 148300, 100), 40, replace= T), 
          Y= sample(seq(349800, 398600, 100), 40, replace= T)) 
df3   <- matrix(sample(seq(0, 1, 0.01), 40), 40, 100) 
df4   <- matrix(sample(seq(0, 1, 0.01), 40), 40, 100) 
rownames(df1) <- paste("P", sprintf("%02d", c(1:40)), sep= "") 
rownames(df2) <- rownames(df1) 
rownames(df3) <- rownames(df1) 
rownames(df4) <- rownames(df1) 

To co bym normalnie zrobić:

# merge df1 and df2 
dat   <- merge(df1, df2, by= "row.names", all.x= F, all.y= F) #merge 
rownames(dat) <- dat$Row.names #reset rownames 
dat$Row.names <- NULL #remove added rownames col 

# merge dat and df3 
dat   <- merge(dat, df3, by= "row.names", all.x= F, all.y= F) #merge 
rownames(dat) <- dat$Row.names #reset rownames 
dat$Row.names <- NULL #remove added rownames col 

# merge dat and df4 
dat   <- merge(dat, df4, by= "row.names", all.x= F, all.y= F) #merge 
rownames(dat) <- dat$Row.names #reset rownames 
dat$Row.names <- NULL #remove added rownames col 

Jak widać, to wymaga dużo kodu. Moje pytanie brzmi, czy ten sam rezultat można osiągnąć za pomocą prostszych środków. Próbowałem (bez powodzenia): AKTUALIZACJA: działa to teraz!

MyMerge  <- function(x, y){ 
    df   <- merge(x, y, by= "row.names", all.x= F, all.y= F) 
    rownames(df) <- df$Row.names 
    df$Row.names <- NULL 
    return(df) 
} 
dat   <- Reduce(MyMerge, list(df1, df2, df3, df4)) 

Dzięki z góry za wszelkie sugestie

Answer 1

Trzy linie kodu daje dokładnie ten sam wynik:

dat2 <- cbind(df1, df2, df3, df4) 
colnames(dat2)[-(1:7)] <- paste(paste('V', rep(1:100, 2),sep = ''), 
          rep(c('x', 'y'), each = 100), sep = c('.')) 
all.equal(dat,dat2)  

Ah widzę, teraz rozumiem dlaczego otrzymujesz tyle ból. Używanie starej pętli for na pewno wystarczy. Może są nawet bardziej inteligentne rozwiązania

rn <- rownames(df1) 
l <- list(df1, df2, df3, df4) 
dat <- l[[1]] 
for(i in 2:length(l)) { 
    dat <- merge(dat, l[[i]], by= "row.names", all.x= F, all.y= F) [,-1] 
    rownames(dat) <- rn 
} 

Answer 2

join_all z plyr prawdopodobnie będzie robić co chcesz. Ale wszystkie one muszą być ramki danych i rownames są dodawane jako kolumny

require(plyr) 

df3 <- data.frame(df3) 
df4 <- data.frame(df4) 

df1$rn <- rownames(df1) 
df2$rn <- rownames(df2) 
df3$rn <- rownames(df3) 
df4$rn <- rownames(df4) 

df <- join_all(list(df1,df2,df3,df4), by = 'rn', type = 'full') 

type argument powinien pomóc nawet jeśli rownames różnić i nie pasują Jeśli nie chcesz rownames:

df$rn <- NULL 

Answer 3

Edytując twoją funkcję, wymyśliłem funkcję, która pozwala scalić więcej ramek danych przez konkretny klucz kolumny (nazwa kolumny). Uzyskaną ramka danych zawiera wszystkie zmienną połączonych ramek danych (jeśli chcesz zachować tylko zmienne wspólne (z wyłączeniem NA, przeznaczenie: all.x= FALSE, all.y= FALSE)

MyMerge <- function(x, y){ 
    df <- merge(x, y, by= "name of the common column", all.x= TRUE, all.y= TRUE) 
    return(df) 
} 
new.df <- Reduce(MyMerge, list(df1, df2, df3, df4)) 

Answer 4

czekałem dla tej samej funkcji Po wypróbowaniu kilku. . tutejszych opcji i innych gdzie indziej najłatwiej było dla mnie:

cbind.data.frame (DF1, DF2, DF3, DF4 ....)