R 将数据帧的某些列附加到其他列最有效

假设我有以下数据框：

foo <- data.frame(a=letters,b=seq(1,26),
                  n1=rnorm(26),n2=rnorm(26),
                  u1=runif(26),u2=runif(26))

---

这就是诀窍。然而，这似乎有点牵扯其中。我是不是太挑剔了？或者在R中是否有一种更快/更简单的方法可以做到这一点？

这里有一种方法使用

dplyr中的
full\u join（）
：

library(dplyr)
full_join(df1, df2, by = c("a", "b", "n1" = "u1", "n2" = "u2"))

从文件中：

完全加入

返回x和y中的所有行和列。哪里
没有匹配的值，为缺少的值返回NA

由

要连接的变量的字符向量。如果为NULL，则为默认值，
join将使用具有公共名称的所有变量进行自然联接
隔着两张桌子。一条消息列出了变量，以便您可以
检查他们是对的

要通过x和y上的不同变量进行连接，请使用命名向量。对于
例如，by=c（“a”=“b”）将x.a与y.b匹配

下面是使用
dplyr
中的
full\u join（）
的一种方法：

library(dplyr)
full_join(df1, df2, by = c("a", "b", "n1" = "u1", "n2" = "u2"))

从文件中：

完全加入

返回x和y中的所有行和列。哪里
没有匹配的值，为缺少的值返回NA

由

要连接的变量的字符向量。如果为NULL，则为默认值，
join将使用具有公共名称的所有变量进行自然联接
隔着两张桌子。一条消息列出了变量，以便您可以
检查他们是对的

要通过x和y上的不同变量进行连接，请使用命名向量。对于
例如，by=c（“a”=“b”）将x.a与y.b匹配

速记：

rbind(foo[1:4], setNames(foo[c(1, 2, 5, 6)], names(foo[1:4])))

长篇大论：

rbind(foo[c("a", "b", "n1", "n2")], setNames(foo[c("a", "b", "u1", "u2")], c("a", "b", "n1", "n2")))

长风（较干燥）：

nms速记：

rbind(foo[1:4], setNames(foo[c(1, 2, 5, 6)], names(foo[1:4])))

长篇大论：

rbind(foo[c("a", "b", "n1", "n2")], setNames(foo[c("a", "b", "u1", "u2")], c("a", "b", "n1", "n2")))

长风（较干燥）：

nms使用
Map（）

cbind(foo[1:2], Map(c, foo[3:4], foo[5:6]))

如果需要，用列名替换数字索引

cbind(foo[c("a", "b")], Map(c, foo[c("n1", "n2")], foo[c("u1", "u2")]))

使用
Map（）
连接列，使用
cbind（）
循环到达最终数据帧

cbind(foo[1:2], Map(c, foo[3:4], foo[5:6]))

如果需要，用列名替换数字索引

cbind(foo[c("a", "b")], Map(c, foo[c("n1", "n2")], foo[c("u1", "u2")]))

您可能会通过搜索整形而不是追加
整形（foo，dir='long'，variable=list（c（'n1'，'u1'），c（'n2'，'u2'））[，c（“a”，“b”，“n1”，“n2”）]）来找到所需的内容。
也许
rbind（foo[1:4]、setNames（foo[c（1,2,5,6）]、names（foo[1:4]））
@rawr，我更喜欢您的解决方案，因为它使用的是命名列而不是数字，因此代码可读性更高。我试图阅读
？重塑
，以下是我对您的代码的理解：如果需要，请更正/整合，以便我可以学习。
变化
存储必须连接的列对。所有其他列都是重复的。由于
重塑
的结果还将包含重复的
u1
，
u2
列，我不需要这些列，因此您仅使用
[，c（“a”，“b”，“n1”，“n2”）]
筛选所需的列。正确吗？@DeltaIV不同的
列是将从宽格式改为长格式的列。所有其他列都假定为id变量，这意味着它们将保持不变，并根据需要进行复制，以匹配从宽到长的维度<代码>重塑
添加一些额外的列，这些列有助于将结果转换回原始格式，但由于此处不需要这些列，因此我们忽略它们them@rawr，你的解决方案是我最喜欢的。如果你把它作为一个答案贴出来，我会选择它。你可能会通过搜索重塑而不是追加
重塑（foo，dir='long'，variable=list（c（'n1'，'u1'），c（'n2'，'u2'））[，c（“a”，“b”，“n1”，“n2”）]来找到你需要的东西。
也许
rbind（foo[1:4]、setNames（foo[c（1,2,5,6）]、names（foo[1:4]））
@rawr，我更喜欢您的解决方案，因为它使用的是命名列而不是数字，因此代码可读性更高。我试图阅读
？重塑
，以下是我对您的代码的理解：如果需要，请更正/整合，以便我可以学习。
变化
存储必须连接的列对。所有其他列都是重复的。由于
重塑
的结果还将包含重复的
u1
，
u2
列，我不需要这些列，因此您仅使用
[，c（“a”，“b”，“n1”，“n2”）]
筛选所需的列。正确吗？@DeltaIV不同的
列是将从宽格式改为长格式的列。所有其他列都假定为id变量，这意味着它们将保持不变，并根据需要进行复制，以匹配从宽到长的维度<代码>重塑
添加一些额外的列，这些列有助于将结果转换回原始格式，但由于此处不需要这些列，因此我们忽略它们them@rawr，你的解决方案是我最喜欢的。如果你把它作为答案发布，我会选择它。@Steven Beaupré，这是一个有趣的选择，但它需要将
foo
初步拆分为
df1
和
df2
。这不是一件坏事——我现在就是这么做的但是其他解决方案不需要这样做，因此我选择其中一个。嗯，也许创建
df1
和
df2
并不是严格必要的-可以简单地用
foo[，c（“a”，“b”，“n1”，“n2”）]
和
foo[，c（“a”，“b”，“u1”，“u2”）]
代替它们，以牺牲可读性为代价。尽管如此，
reformate
解决方案对我来说似乎更具可读性，但这可能只是个人喜好的问题。@DeltaIV你也可以这样做：
full\u-join（选择（foo，-start\u with（“u”）、选择（foo，-start\u with（“n”）、by=c（“a”、“b”、“n1”=“u1”、“n2”=“u2”））
@Steven Beaupré，这是一个有趣的选择，但它需要将
foo
初步拆分为
df1
和
df2
。这不是一件坏事——我现在就是这么做的但是其他的解决方案不需要这个，所以我同意