在R中添加和合并两个数据帧

我有两个数据帧：

> df1
       Long Short
EURUSD 47295 16057
GBPUSD 17385  6861
USDJPY  7146  9369
USDCHF  2704  5162
USDCAD  4705 11947
AUDUSD 13041  6654
NZDUSD  7184  4000

> df2
       Long Short
EURUSD  318    408
GBPUSD  181    276
USDJPY  217    203
USDCHF   97     57
USDCAD  178    121
AUDUSD  142    202
NZDUSD   95    138

我需要最终数据帧如下所示：

> Final
       Long   Short
EURUSD 47613   16465

...    ...     ...

NZDUSD 7279    4138

合并/连接方法不起作用。谢谢你的帮助

如果数据没有行名（我个人的偏好，不总是可控的），这里有三种方法

您的数据：

df1 <- read.table(text = "Symbol Long Short
EURUSD 47295 16057
GBPUSD 17385  6861
USDJPY  7146  9369
USDCHF  2704  5162
USDCAD  4705 11947
AUDUSD 13041  6654
NZDUSD  7184  4000", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

df2 <- read.table(text = "Symbol Long Short
EURUSD  318    408
GBPUSD  181    276
USDJPY  217    203
USDCHF   97     57
USDCAD  178    121
AUDUSD  142    202
NZDUSD   95    138", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

方法2：基R合并 此方法不依赖于两种情况下的有序行或甚至行的存在。为了演示这一点，我将从其中一个数据帧中删除一行：

df2 <- df2[-3,]

以及工作：

library(dplyr)
full_join(df1, rename(df2, Long2 = Long, Short2 = Short), by = "Symbol") %>%
  mutate(
    Long = psum(Long, Long2, na.rm = TRUE),
    Short = psum(Short, Short2, na.rm = TRUE)
  ) %>%
  select(-Long2, -Short2)
#   Symbol  Long Short
# 1 EURUSD 47613 16465
# 2 GBPUSD 17566  7137
# 3 USDJPY  7146  9369
# 4 USDCHF  2801  5219
# 5 USDCAD  4883 12068
# 6 AUDUSD 13183  6856
# 7 NZDUSD  7279  4138

编辑 你问题中的数据不具有代表性。根据您的评论，您真正拥有的似乎是：

str(df1)
# 'data.frame': 7 obs. of  2 variables:
#  $ Long : Factor w/ 7 levels "2704","4705",..: 7 6 3 1 2 5 4
#  $ Short: Factor w/ 7 levels "4000","5162",..: 7 4 5 2 6 3 1

（为了将来的参考，如果您以明确的消费品形式提供数据，例如：

# dput(df1) ... possibly with options(deparse.max.lines=NULL) beforehand
structure(list(
  Long = structure(c(7L, 6L, 3L, 1L, 2L, 5L, 4L), .Label = c("2704", "4705", "7146", "7184", "13041", "17385", "47295"), class = "factor"),
  Short = structure(c(7L, 4L, 5L, 2L, 6L, 3L, 1L), .Label = c("4000", "5162", "6654", "6861", "9369", "11947", "16057"), class = "factor")),
  .Names = c("Long", "Short"),
  row.names = c("EURUSD", "GBPUSD", "USDJPY", "USDCHF", "USDCAD", "AUDUSD", "NZDUSD"),
  class = "data.frame")

要从您的

df1

获得我在上面读到的内容，只需执行以下操作：

# convert from nascent factors to numbers
df1[] <- lapply(df1[], function(a) as.numeric(as.character(a)))
# bring the row names into a column
df1$Symbol <- rownames(df1)

#将新生因子转换为数字
df1[]
df1+df2
不起作用吗？如果您的第一列是因子变量，它将按照@Vandenman的建议在尝试简单加法时输出
NA
。在这种情况下，请使用
cbind（df1[，1]，df1[，2:3]+df2[，2:3]）
。您的第一列（因子
是如何实现的没有列名称？它看起来像行名称，这不应该影响
df1+df2
这件事。如果Leo's不为您做这件事，您能通过包含
dput（head（x））
的输出和“不工作”的意思（警告、错误等）来让它更具可复制性吗？Yes@r2evans它们是行名，我手动这么做是因为数据被刮取了。给行名一个列名会有帮助吗？Leo的解决方案给我一个错误“error in'[.data.frame'（df1，2:3）：未定义的列被选中”虽然它们在美学上看起来很好，但我不喜欢在一般情况下使用行名称：它们可能很脆弱，一些实用程序无法保留它们（因此您需要努力使它们保持有序，但并不总是显而易见）.怎么样，Andrew.G，这解决了你的问题吗？我正在尝试让选项起作用。I+1是因为你付出了所有的努力，但我还不能勾选答案，因为我无法让它起作用。具体地说，我的数据是从动态网页中刮取的，所以我不能做第一步。就像在“键入数据”中一样，我尝试用usi剥离行名问题是数字被视为因素。当我尝试使用
df1[，c（1,2）]转换它们时，请阅读您的评论。（在我的回答中没有提到的原因是，您的问题中最初没有任何东西表明它们不是数字。如果您的样本数据是用类似于
dput
的东西给出的，那么会更清楚。）
df2 <- df2[-3,]

library(dplyr)
full_join(df1, rename(df2, Long2 = Long, Short2 = Short), by = "Symbol") %>%
  mutate(
    Long = psum(Long, Long2, na.rm = TRUE),
    Short = psum(Short, Short2, na.rm = TRUE)
  ) %>%
  select(-Long2, -Short2)
#   Symbol  Long Short
# 1 EURUSD 47613 16465
# 2 GBPUSD 17566  7137
# 3 USDJPY  7146  9369
# 4 USDCHF  2801  5219
# 5 USDCAD  4883 12068
# 6 AUDUSD 13183  6856
# 7 NZDUSD  7279  4138

str(df1)
# 'data.frame': 7 obs. of  2 variables:
#  $ Long : Factor w/ 7 levels "2704","4705",..: 7 6 3 1 2 5 4
#  $ Short: Factor w/ 7 levels "4000","5162",..: 7 4 5 2 6 3 1

# dput(df1) ... possibly with options(deparse.max.lines=NULL) beforehand
structure(list(
  Long = structure(c(7L, 6L, 3L, 1L, 2L, 5L, 4L), .Label = c("2704", "4705", "7146", "7184", "13041", "17385", "47295"), class = "factor"),
  Short = structure(c(7L, 4L, 5L, 2L, 6L, 3L, 1L), .Label = c("4000", "5162", "6654", "6861", "9369", "11947", "16057"), class = "factor")),
  .Names = c("Long", "Short"),
  row.names = c("EURUSD", "GBPUSD", "USDJPY", "USDCHF", "USDCAD", "AUDUSD", "NZDUSD"),
  class = "data.frame")

# convert from nascent factors to numbers
df1[] <- lapply(df1[], function(a) as.numeric(as.character(a)))
# bring the row names into a column
df1$Symbol <- rownames(df1)