在R中的data.frame中，在另一列的下方添加一列

不确定我是否在主题中使用了正确的英语单词来描述我需要的东西

看这个例子

df <- data.frame(a=sample(1:10), b=sample(1:10))
df
    a  b
1   2  9
2   5  8
3  10  1
4   3  7
5   8  4
6   6 10
7   9  5
8   7  6
9   1  3
10  4  2

---

我找到了带有

rbind

的示例，但找不到在我的情况下如何使用它。

我们可以使用

取消列表

创建一个

向量

，然后用

data.frame

包装它以创建一个新的数据集

d1 <- data.frame(a=unlist(df, use.names = FALSE))
d1
#    a
#1   2
#2   5
#3  10
#4   3
#5   8
#6   6
#7   9
#8   7
#9   1
#10  4
#11  9
#12  8
#13  1
#14  7
#15  4
#16 10
#17  5
#18  6
#19  3
#20  2

d1您还可以：

df2 <- data.frame(a = c(df[,"a"], df[,"b"]))

df2您可以通过以下方式选择
a
和
bind
将其绑定到
b
：

df <- data.frame(a=sample(1:10), b=sample(1:10))
df %>% 
  select(a) %>% 
  bind_rows(
    df %>% 
      transmute(a = b)
  )

df%
选择（a）%>%
绑定行(
df%>%
蜕变（a=b）
)
您可以从
tidyr
软件包中使用

library(dplyr)
set.seed(1)
df <- data.frame(a=sample(1:10), b=sample(1:10))
pivot_longer(df, a:b)


# A tibble: 20 x 2
   name  value
   <chr> <int>
 1 a         3
 2 b         3
 3 a         4
 4 b         2
 5 a         5
 6 b         6
 7 a         7
 8 b        10
 9 a         2
10 b         5
11 a         8
12 b         7
13 a         9
14 b         8
15 a         6
16 b         4
17 a        10
18 b         1
19 a         1
20 b         9

库（dplyr）
种子（1）
df您还可以使用
tidyr
和
dplyr
以新的data.frame结束

library(tidyr)
library(dplyr)
set.seed(1)
df <- data.frame(a=sample(1:10), b=sample(11:20), c=sample(21:30))
head(df)

df2 <- pivot_longer(df, a:c, names_to = "letter", values_to = "d")
df3 <- data.frame(arrange(df2, letter))
head(df3); str(df3)

library（tidyr）
图书馆（dplyr）
种子（1）
df
rbind
失败，因为它假定您传入的参数是行，因此结果为2x10。您可以使用
c（）
作为端到端或20x1结果，我不保留名称/文本。这个能把我的文字转换成数字吗？嗨！你能再具体一点吗？你指的是哪几列的名字？如果是的话，那么整个要点就是要有一个新的专栏，把它们全部结合起来。如果两列中有一列不是数字，它确实会转换数字。R试图找到公共分母，并将所有内容转换为它（最有可能是您的大小写字符）。在我的例子中，两列都是电子邮件地址，因此它们都有数字和特殊字符。有没有办法指定我只需要字符？是的，通过使用正则表达式，但这是一个完全不同的问题。或许可以在这里看一看，或者只是发布一个新问题：）
library(tidyr)
library(dplyr)
set.seed(1)
df <- data.frame(a=sample(1:10), b=sample(11:20), c=sample(21:30))
head(df)

df2 <- pivot_longer(df, a:c, names_to = "letter", values_to = "d")
df3 <- data.frame(arrange(df2, letter))
head(df3); str(df3)

df4 <- pivot_longer(df, c(a,c), names_to = "letter", values_to = "d")
df5 <- data.frame(arrange(df4, letter))
head(df5); str(df5)
df5