R-如何创建具有xy坐标的向量数据帧

假设我有以下两个数据帧

dfx <- data.frame(z = rpois(10,2), q = rpois(10,2), p = rpois(10,2), k = rpois(10,2), t = rpois(10,2))

---

非常感谢您的帮助。

我们可以粘贴

out <- data.frame(Map(paste, dfx, dfy, MoreArgs = list(sep=",")))
names(out) <- paste0("column", seq_along(out))
out
#   column1 column2 column3 column4 column5
#1      2,2     1,6     1,0     1,0     1,5
#2      3,2     3,3     1,2     2,2     0,1
#3      3,3     1,0     2,2     1,3     1,1
#4      2,2     5,3     2,4     4,1     1,0
#5      3,1     4,1     1,3     1,1     0,1
#6      4,1     1,2     3,2     2,1     1,5
#7      5,2     5,0     0,2     4,3     2,1
#8      3,0     2,5     4,2     5,4     4,2
#9      3,3     3,2     0,3     5,1     0,3
#10     4,2     2,2     0,1     4,3     5,1


或者，如果将其转换为
矩阵
，则可以直接应用
粘贴

array(paste(as.matrix(dfx), as.matrix(dfy), sep=","), dim = dim(dfx),
      dimnames = list(NULL, paste0("column", seq_along(dfx))))


使用
tidyverse
，我们可以使用
map2

library(purrr)
library(stringr)
map2_df(dfx, dfy, str_c, sep=",") %>%
    rename_all(~ str_c('column', seq_along(.)))

一个
base R
选项可以是：

df <- data.frame(matrix(paste(unlist(dfx), unlist(dfy), sep = ","), dim(dfx)))
names(df) <- paste0("column", 1:length(df))

   column1 column2 column3 column4 column5
1      1,1     2,2     3,2     2,0     0,3
2      1,3     1,4     3,1     2,1     1,4
3      2,0     0,4     4,1     2,1     2,4
4      3,3     3,3     2,2     1,3     1,2
5      2,2     2,3     0,1     0,0     0,3
6      1,0     0,1     2,4     5,3     4,3
7      0,1     1,3     2,3     0,2     4,3
8      0,1     0,2     1,4     2,3     1,1
9      1,6     2,3     1,0     5,3     0,2
10     3,1     1,2     0,3     3,2     2,1

df
array(paste(as.matrix(dfx), as.matrix(dfy), sep=","), dim = dim(dfx),
      dimnames = list(NULL, paste0("column", seq_along(dfx))))

library(purrr)
library(stringr)
map2_df(dfx, dfy, str_c, sep=",") %>%
    rename_all(~ str_c('column', seq_along(.)))

df <- data.frame(matrix(paste(unlist(dfx), unlist(dfy), sep = ","), dim(dfx)))
names(df) <- paste0("column", 1:length(df))

   column1 column2 column3 column4 column5
1      1,1     2,2     3,2     2,0     0,3
2      1,3     1,4     3,1     2,1     1,4
3      2,0     0,4     4,1     2,1     2,4
4      3,3     3,3     2,2     1,3     1,2
5      2,2     2,3     0,1     0,0     0,3
6      1,0     0,1     2,4     5,3     4,3
7      0,1     1,3     2,3     0,2     4,3
8      0,1     0,2     1,4     2,3     1,1
9      1,6     2,3     1,0     5,3     0,2
10     3,1     1,2     0,3     3,2     2,1