根据rowname匹配两个数据帧并添加NA

我有3个数据帧，随着时间的推移，一个变量的值不均匀，如下所示：

每个观测值的数据帧仅包含有值的变量

数据帧

  time_1
a    1
b    2
c    3
d    4

数据帧

   time_2
a    1
c    3
d    4
e    2

数据帧

 time_3
a    1
b    3
d    4
e    2

并且需要一个数据帧，例如：

  time_1 time_2 time_3
a    1      1       1
b    3     NA       3
c    4      3       NA
d    2      4       4
e    NA     2       2

我想根据rowname进行匹配，如果在该观察值处没有值，则添加一个缺少的值 当在数据帧/观测值3上引入变量时，观测值1和2应为NA

rbind、merge、rbind.fill等对我没有帮助

多谢各位

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希望这不是一个常见的问题

我认为

dplyr

软件包中的

full\u join

功能可以帮助您：

a <- data.frame(id = c("a","b","c","d"),time_1 = 1:4)
b <- data.frame(id = c("a","c","d","e"),time_2 = c(1,3,4,2))
c <- data.frame(id = c("a","b","d","e"),time_3 = c(1,3,4,2))

require(dplyr)
d <- full_join(a,b,by = "id")
full_join(d,c)

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a在将数据集放入
列表后，这里有一个选项可以使用
reduce
和
full\u join

library(purrr)
library(dplyr)
list(a, b, c) %>%
      reduce(full_join, by = "id")

既然你说那些功能不起作用，你到底试过什么？看起来像是一对简单的左joinsHow，观察
b
会得到时间1的
3
？对于变量
time\u 1
，与
c
和
d
获取
4
和
2
相同？这不是一个合并或合并的问题，除非那些是打字错误。你是对的，那些是打字错误。我的想法是，不是每个观测中的每个变量都有一个值，而是每个观测都有一个数据帧，其中只包含观测变量的值。这就是不匹配的原因。提供的reduce fulljoin解决方案对我有效。