合并缺失值的数据帧中的R

Question

代码来获取数据帧：

rat_all = structure(list(frequency = c(37L, 31L, 14L, 11L, 2L, 3L), isoforms = 8:13,  
    type = structure(c("rat_all", "rat_all", "rat_all", "rat_all",    
    "rat_all", "rat_all"), .Dim = c(6L, 1L))), .Names = c("frequency",   
"isoforms", "type"), row.names = 8:13, class = "data.frame") 

rat_ensembl = structure(list(frequency = c(17L, 8L, 20L), isoforms = 8:10,      
    type = structure(c("rat_ensembl", "rat_ensembl", "rat_ensembl"    
    ), .Dim = c(3L, 1L))), .Names = c("frequency", "isoforms",     
"type"), row.names = 8:10, class = "data.frame") 

我有两个数据帧：

frequency isoforms  type            
8   17  8 rat_ensembl            
9   8  9 rat_ensembl            
10  20  10 rat_ensembl 

和

frequency isoforms type             
8   37  8 rat_all             
9   31  9 rat_all             
10  14  10 rat_all             
11  11  11 rat_all             
12   2  12 rat_all             
13   3  13 rat_all 

我想将这些组合成一个数据框，但也包括缺少的 isoforms条目在rat_all数据帧中，但不是rat_ensembl 数据帧。所以我想输出是因为如果我rbinded 两个数据帧组合数据帧，但增强：

11   0  11 rat_ensembl 
12   0  12 rat_ensembl 
13   0  13 rat_ensembl 

我想我可以合并做，但我风得到一个巨大的混乱我不得不放松一下，我最终可以按照正确的格式进行按摩，但如果我想一次为四到五种不同的“类型”做这个，那么这不是一个好的解决方案。我错过了什么？谢谢！

要清楚，我希望得到一个看起来像最后的数据帧：

 frequency isoforms  type            
1   17  8 rat_ensembl            
2   8  9 rat_ensembl            
3   20  10 rat_ensembl             
4   37  8 rat_all             
5   31  9 rat_all             
6   14  10 rat_all             
7   11  11 rat_all             
8   2  12 rat_all             
9   3  13 rat_all 
10   0  11 rat_ensembl 
11   0  12 rat_ensembl 
12   0  13 rat_ensembl 

我可以种得到它做我想做的，如果我使用：

z = merge(rat_ensembl, rat_all, by.x="isoforms", by.y="isoforms", all.y=TRUE) 
    isoforms frequency.x  type.x frequency.y type.y       
7   7   44 rat_ensembl   69 rat_all       
8   8   17 rat_ensembl   37 rat_all       
9   9   8 rat_ensembl   31 rat_all       
10  10   20 rat_ensembl   14 rat_all       
11  11   NA  <NA>   11 rat_all       
12  12   NA  <NA>   2 rat_all       
13  13   NA  <NA>   3 rat_all       
14  14   NA  <NA>   1 rat_all    

然后，理论上我可以选择isoforms,frequency.x,type.x列和 修复它们，使它们对于rat_ensembl和rat_all中的每一个都是正确的，然后是那些 数据帧在一起，但似乎应该有一些东西来直接处理它。

Answer 1

也许你想这样的事情

z <- merge(rat_ensembl, rat_all, all = TRUE) 

iso_diff <- setdiff(rat_all$isoforms, rat_ensembl$isoforms) 

augmented <- data.frame(frequency = 0, isoforms = iso_diff, type = "rat_ensembl", stringsAsFactors= FALSE) 

df_all <- rbind(z, augmented) 

希望有所帮助。