通过公共列合并R中的不均匀数据框并通过NA填充空元素
达芙妮的眼睛
这些是我正在处理的两个数据框的示例。'Claims' 的行数少于 'lastaction' 的行数。
我的尝试给出了以下错误。
newtable <- merge(claims, lastaction, by = "X", all = TRUE)
[<-.data.frame( tmp , value, value = NA) 中的错误：新列会在现有列之后留下孔洞
newtable <- merge(claims, lastaction, by.x = claims$X, by.y = lastaction$X, all = TRUE)
fix.by(by.x, x) 中的错误：'by' 必须匹配列数
普拉德普
merge功能对我来说很好用。由于两个数据框具有相同的列名X，因此可以使用by.
claims = data.frame(X = c(10,24,30,35,64,104),
TransactionDateTime = c('JUL-15','APR-17','SEP-15','JUL-15','APR-16','SEP-15'))
claims
# X TransactionDateTime
# 1 10 JUL-15
# 2 24 APR-17
# 3 30 SEP-15
# 4 35 JUL-15
# 5 64 APR-16
# 6 104 SEP-15
lastaction = data.frame(X = c(10,24,30,35,40,57), lastvalue = c(6,1,4,6,6,1),
Approvalmonth = c('15-OCT','17-JAN','16-MAR','15-OCT','15-SEP','17-JUN'),
lastvalue = c(0,1,0,0,0,1))
lastaction
# X lastvalue Approvalmonth lastvalue
# 1 10 6 15-OCT 0
# 2 24 1 17-JAN 1
# 3 30 4 16-MAR 0
# 4 35 6 15-OCT 0
# 5 40 6 15-SEP 0
# 6 57 1 17-JUN 1
merge(claims, lastaction, by = "X", all = TRUE)
# X TransactionDateTime lastvalue Approvalmonth lastvalue.1
# 1 10 JUL-15 6 15-OCT 0
# 2 24 APR-17 1 17-JAN 1
# 3 30 SEP-15 4 16-MAR 0
# 4 35 JUL-15 6 15-OCT 0
# 5 40 <NA> 6 15-SEP 0
# 6 57 <NA> 1 17-JUN 1
# 7 64 APR-16 NA <NA> NA
# 8 104 SEP-15 NA <NA> NA
dplyr的full_join还有工程
dplyr::full_join(claims, lastaction, by = 'X')
X TransactionDateTime lastvalue Approvalmonth lastvalue.y
1 10 JUL-15 6 15-OCT 6
2 24 APR-17 1 17-JAN 1
3 30 SEP-15 4 16-MAR 4
4 35 JUL-15 6 15-OCT 6
5 64 APR-16 NA <NA> NA
6 104 SEP-15 NA <NA> NA
7 40 <NA> 6 15-SEP 6
8 57 <NA> 1 17-JUN 1
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