在R编程中合并

我想合并2个数据帧，每个数据帧具有相同的列名Date_Time但行数不同。我想合并这些取决于Date_Time和这里我希望所有的行应该包括如果列值（Date_Time）是相等的我必须得到定向值（cmpny_name，Price）否则我必须得到NA。防爆Dateset是， DF1：在R编程中合并

Cmny_Name  Date_Time  Price 
A   1/1/2015 13:27 1083 
B   1/1/2015 13:28 1084 
C   1/1/2015 13:29 1053 
D   1/1/2015 13:31 1063 
E   1/1/2015 13:33 1033

DF2：

Cmny_Name1  Date_Time  Price 
A   1/1/2015 13:27 1043 
A   1/1/2015 13:28 1053 
A   1/1/2015 13:29 1054 
A   1/1/2015 13:35 1084

我的预期输出继电器（DF3）是

Date_Time  Cmny_Name Price Cmny_Name1  Price 
1/1/2015 13:27 A   1083  A   1043 
1/1/2015 13:28 B   1084  A   1053 
1/1/2015 13:29 C   1053  A   1054 
1/1/2015 13:31 D   1063  A   NA 
1/1/2015 13:33 E   1033  A   NA 
1/1/2015 13:35 NA   NA   A   1084

来源

2017-04-26 Yuvan Ramez

我会建议修改您的预期输出。你真的想要两个同名的列（'Price'）吗？ – davechilders

df3 <- merge(df1, df2, by = "Date_Time", all = TRUE)

或dplyr方式：

library(dplyr) 
df3 <- df1 %>% 
    full_join(df2, by = "Date_Time")

来源

2017-04-26 04:16:46 neilfws

谢谢你neilfws。。其实我试过这个df3 < - merge（df1，df2，by =“Date_Time”，all = TRUE）。它在我发布在这里的小尺寸数据上工作正常。但在我的情况下，在df1中使用4484683行，在df2中使用92768行。。问题在于，如果打印df1值，则NA以df2值打印。如果出现df2值，则以df1值打印NA。 –

您可以使用基本功能merge合并：

## Your data: 
df1 <- structure(list(Cmny_Name = c("A", "B", "C", "D", "E"), 
       Date_Time = c("1/1/2015 13:27", "1/1/2015 13:28", 
         "1/1/2015 13:29", "1/1/2015 13:31", 
         "1/1/2015 13:33"), 
       Price = c(1083L, 1084L, 1053L, 1063L, 1033L)), 
     .Names = c("Cmny_Name", "Date_Time", "Price"), 
     class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L)) 
df2 <- structure(list(Cmny_Name1 = c("A", "A", "A", "A"), 
       Date_Time = c("1/1/2015 13:27", "1/1/2015 13:28", 
         "1/1/2015 13:29", "1/1/2015 13:35"), 
       Price = c(1043L, 1053L, 1054L, 1084L)), 
     .Names = c("Cmny_Name1", "Date_Time", "Price"), 
     class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L)) 

## Merging the two data frames: 
df3 <- merge(x = df1, y = df2, by = "Date_Time", all = TRUE) 

df3 
#  Date_Time Cmny_Name Price.x Cmny_Name1 Price.y 
# 1 1/1/2015 13:27   A 1083   A 1043 
# 2 1/1/2015 13:28   B 1084   A 1053 
# 3 1/1/2015 13:29   C 1053   A 1054 
# 4 1/1/2015 13:31   D 1063  <NA>  NA 
# 5 1/1/2015 13:33   E 1033  <NA>  NA 
# 6 1/1/2015 13:35  <NA>  NA   A 1084

或者，如果你愿意，你可以如使用join-功能从dplyr包：

df3 <- dplyr::full_join(df1, df2, by = "Date_Time") 

df3 
# Cmny_Name  Date_Time Price.x Cmny_Name1 Price.y 
# 1   A 1/1/2015 13:27 1083   A 1043 
# 2   B 1/1/2015 13:28 1084   A 1053 
# 3   C 1/1/2015 13:29 1053   A 1054 
# 4   D 1/1/2015 13:31 1063  <NA>  NA 
# 5   E 1/1/2015 13:33 1033  <NA>  NA 
# 6  <NA> 1/1/2015 13:35  NA   A 1084

注：由于得到的数据帧需要有独特的列名，列Price是在合并过程中改名为Pice.x和Price.y。

来源

2017-04-26 04:20:58 ikop

谢谢您ikop。。其实我试过这个df3 < - merge（df1，df2，by =“Date_Time”，all = TRUE）。它在我发布在这里的小尺寸数据上工作正常。但在我的情况下，在df1中使用4484683行，在df2中使用92768行。。问题在于，如果打印df1值，则NA以df2值打印。如果出现df2值，则以df1值打印NA.Date_Time Cmny_Name价格Cmny_Name1价格1/1/2015 13:27 A 1083 NA不适用 1/1/2015 13:35不适用A 1084 –

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