我有两个数据框。这是一个例子：
x <- rep(c(0,1),3)
y <- c(1999,2000,2001,2002,2001,2002)
z <- data.frame(x,y)
x1 <- rep(0,12)
y1 <- c(1998,1999,1999,2000,1999,2001,1999,2000,2001,2002,2001,2002)
z1 <- data.frame(x1, y1)
基本上，newdf的计算方式是我们选择z的两行（行1和2）并按年份在帧z1中找到匹配项，然后选择z的后两行（行3和行4）并再次找到匹配项在z1中（按年份）。函数合并将执行匹配的所有可能组合，但是，我希望z的每两个连续行都不会重复两次。
newdf =(0 1999
0 2000
0 2001
0 2002
0 2001
0 2002)
任何建议都是宝贵的。
假设您要执行的操作是从中抓取两行z，将它们匹配以z1找到每个匹配的第一个符合条件的匹配，然后从z和中删除已经匹配的行z1，这是一个解决方案：
new.df <- data.frame(x=integer(), y=integer())
while(nrow(z) > 0) {
match.1 <- match(z$y[1], z1$y1)
match.2 <- match(z$y[2], z1$y1)
new.df <- rbind(new.df, z1[match.1, ], z1[match.2, ])
z <- z[-(1:2), ]
z1 <- z1[-c(match.1, match.2), ]
}
row.names(new.df) <- NULL
new.df
# x1 y1
# 1 0 1999
# 2 0 2000
# 3 0 2001
# 4 0 2002
# 5 0 2001
# 6 0 2002
这与您期望的输出匹配，但是由于所有x1值均为0 ，因此您的期望输出是超级模棱两可的。如果您的第一列z1具有更多可区分的值以帮助推断您想要的内容，那么会容易得多。
另外，如果其中的值z不在中z1，或者z行数不为偶数，这将中断，但是我将添加逻辑以将其修复为您。此外，如果要对zs执行此操作，则需要预先调整大小new.df并替换为索引，而不是rbind像我在此处所做的那样，因为那样会变得很慢。
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