R：在唯一的数据框中附加由一列组成的多个数据框，并将此数据框导出为excel表

我有数据框，行数可变，只有一列我想合并成一个df并导出到Excel

dfs之间没有允许我执行经典合并的共享信息

由于我有这么多的数据帧，您知道有什么高效的代码可以使这个操作变得简单和快速吗？（见示例）

谢谢

组合柱 但是，您可能必须使用自定义cbind函数（）：

---

实例 在撰写本文时，您还没有生成一个示例，因此我将给出一个应该有效的示例：

下面是我正在使用的数据的一个

dput

（复制它并在R中运行它，以获得与运行示例相同的数据）：

假设我想把

id

和

Gender

结合起来：

# first I'm going to separate the data
a<-as.data.frame(df[,1])
b<-as.data.frame(df[,2])

# > a
#   df[, 1]
# 1      10
# 2      14
# 3      17
# 4      18

#>  b
#   df[, 2]
# 1       F
# 2       F
# 3       M
# 4       F

# combining the data into a new data frame
d <- cbind.data.frame(a,b)

# > d
#   df[, 1] df[, 2]
# 1      10       F
# 2      14       F
# 3      17       M
# 4      18       F

# exporting to excel
install.packages("xlsx")
library(xlsx)
write.xlsx(d, "c:/myspreadsheet.xlsx")

#首先我要分离数据
a b
#df[，2]
#1楼
#二楼
#3米
#4楼
#将数据合并到新的数据帧中
d
#df[，1]df[，2]
#110楼
#2 14楼
#317米
#4 18楼
#导出到excel
安装程序包（“xlsx”）
图书馆（xlsx）
write.xlsx（d，“c:/myspreadsheet.xlsx”）

尽量少做点事，让问题更清楚。显示示例输入，并明确该输入所需的输出是什么。这是我运行此代码时得到的错误消息：new_df I将答案更新为不同长度的地址列。这是未经测试的。如果它给出了一个错误，请在发布另一条评论之前尝试谷歌。非常感谢，该功能运行得非常好。唯一的问题是我必须输入全局环境中包含的所有数据帧的名称，它们是95！我又尝试了：DF_list=ls（）combine，我只是在谷歌上搜索了“列出所有数据帧R”，发现了这个：

dfs
new_df <- cbind.data.frame(df1[,1],df2[,3])

library(plyr)
combined <- rbind.fill(df1[,1], df2[,3])

cbind.fill <- function(...){
    nm <- list(...) 
    nm <- lapply(nm, as.matrix)
    n <- max(sapply(nm, nrow)) 
    do.call(cbind, lapply(nm, function (x) 
        rbind(x, matrix(, n-nrow(x), ncol(x))))) 
}

library(xlsx)
write.xlsx(new_df, "c:/myspreadsheet.xlsx")

df <- structure(list(id = c(10, 14, 17, 18), Gender = structure(c(1L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("F", "M"), class = "factor"), Col_Cold_1 = structure(c(4L, 2L, 1L, 3L), .Label = c("", "Bump", "muscle", "pain"), class = "factor"),     Col_Cold_2 = structure(c(4L, 2L, 3L, 1L), .Label = c("",     "NA", "pain", "sleep"), class = "factor"), Col_Cold_3 = structure(c(1L,     3L, 2L, 4L), .Label = c("NA", "hemaloma", "muscle", "pain"    ), class = "factor"), Col_Hot_1 = structure(c(4L, 3L, 2L,     1L), .Label = c("", "Callus", "NA", "infection"), class = "factor"),     Col_Hot_2 = structure(c(2L, 3L, 1L, 3L), .Label = c("infection",     "medication", "twitching"), class = "factor"), Col_Hot_3 = structure(c(4L,     2L, 1L, 3L), .Label = c("", "flutter", "medication", "walking"    ), class = "factor")), .Names = c("id", "Gender", "Col_Cold_1", "Col_Cold_2", "Col_Cold_3", "Col_Hot_1", "Col_Hot_2", "Col_Hot_3"), row.names = c(NA, 4L), class = "data.frame")

  id Gender Col_Cold_1 Col_Cold_2 Col_Cold_3 Col_Hot_1  Col_Hot_2  Col_Hot_3
1 10      F       pain      sleep         NA infection medication    walking
2 14      F       Bump         NA     muscle        NA  twitching    flutter
3 17      M                  pain   hemaloma    Callus  infection           
4 18      F     muscle                  pain            twitching medication

# first I'm going to separate the data
a<-as.data.frame(df[,1])
b<-as.data.frame(df[,2])

# > a
#   df[, 1]
# 1      10
# 2      14
# 3      17
# 4      18

#>  b
#   df[, 2]
# 1       F
# 2       F
# 3       M
# 4       F

# combining the data into a new data frame
d <- cbind.data.frame(a,b)

# > d
#   df[, 1] df[, 2]
# 1      10       F
# 2      14       F
# 3      17       M
# 4      18       F

# exporting to excel
install.packages("xlsx")
library(xlsx)
write.xlsx(d, "c:/myspreadsheet.xlsx")