基于R中的特定列值添加具有相同列名的多个数据帧_R_Dataframe_Merge

基于R中的特定列值添加具有相同列名的多个数据帧

r dataframe merge

基于R中的特定列值添加具有相同列名的多个数据帧,r,dataframe,merge,R,Dataframe,Merge,我有多个具有相同列名和维度的数据帧： df1 device_id price tax 1 a 200 5 2 b 100 2 3 c 50 1 df2 device_id price tax 1 b 200 7 2 a 100 3 3

我有多个具有相同列名和维度的数据帧：

 df1
    device_id    price     tax
1       a         200       5
2       b         100       2
3       c         50        1 

 df2
    device_id    price     tax
1       b         200       7
2       a         100       3
3       c         50        1


 df3
    device_id    price     tax
1       c         50       5
2       b         300      1
3       a         50       2

我想做的是创建另一个数据帧

df

，在这里我将使用匹配的

device\u id

s从上述三个数据帧中添加价格和税收值

所以，

df

会像

df
    device_id    price     tax
1       a         350       10
2       b         600       10
3       c         150        7

我怎么做？此外，如果该解决方案可以推广到更多的数据帧，而不仅仅是3个，那就太好了。

首先，将所有数据帧放入一个列表中（这里称为

dflist

，定义如下）。在对列表元素进行行绑定之后，就可以轻松地使用

aggregate（）

aggregate(. ~ device_id, do.call(rbind, dflist), sum)
#   device_id price tax
# 1         a   350  10
# 2         b   600  10
# 3         c   150   7

或者您可以使用data.table包

或dplyr

库（dplyr）
绑定行（dflist）%>%
分组依据（设备id）%>%
各汇总（funs（sum））
#来源：本地数据帧[3 x 3]
#
#设备id价格税
#        
#1 a 350 10
#2B600 10
#3 c 150 7

数据：

dflist <- structure(list(df1 = structure(list(device_id = structure(1:3, .Label = c("a", 
"b", "c"), class = "factor"), price = c(200L, 100L, 50L), tax = c(5L, 
2L, 1L)), .Names = c("device_id", "price", "tax"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3")), df2 = structure(list(device_id = structure(c(2L, 
1L, 3L), .Label = c("a", "b", "c"), class = "factor"), price = c(200L, 
100L, 50L), tax = c(7L, 3L, 1L)), .Names = c("device_id", "price", 
"tax"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3")), 
    df3 = structure(list(device_id = structure(c(3L, 2L, 1L), .Label = c("a", 
    "b", "c"), class = "factor"), price = c(50L, 300L, 50L), 
        tax = c(5L, 1L, 2L)), .Names = c("device_id", "price", 
    "tax"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3"
    ))), .Names = c("df1", "df2", "df3"))

dflist首先，将所有数据帧放入一个列表（此处称为dflist
，定义如下）。在对列表元素进行行绑定之后，就可以轻松地使用aggregate（）

aggregate(. ~ device_id, do.call(rbind, dflist), sum)
#   device_id price tax
# 1         a   350  10
# 2         b   600  10
# 3         c   150   7

或者您可以使用data.table包
或dplyr
库（dplyr）
绑定行（dflist）%>%
分组依据（设备id）%>%
各汇总（funs（sum））
#来源：本地数据帧[3 x 3]
#
#设备id价格税
#        
#1 a 350 10
#2B600 10
#3 c 150 7

数据：
dflist <- structure(list(df1 = structure(list(device_id = structure(1:3, .Label = c("a", 
"b", "c"), class = "factor"), price = c(200L, 100L, 50L), tax = c(5L, 
2L, 1L)), .Names = c("device_id", "price", "tax"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3")), df2 = structure(list(device_id = structure(c(2L, 
1L, 3L), .Label = c("a", "b", "c"), class = "factor"), price = c(200L, 
100L, 50L), tax = c(7L, 3L, 1L)), .Names = c("device_id", "price", 
"tax"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3")), 
    df3 = structure(list(device_id = structure(c(3L, 2L, 1L), .Label = c("a", 
    "b", "c"), class = "factor"), price = c(50L, 300L, 50L), 
        tax = c(5L, 1L, 2L)), .Names = c("device_id", "price", 
    "tax"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3"
    ))), .Names = c("df1", "df2", "df3"))

dflist将所有data.frame对象放入列表后，我们可以通过base R
在rbind
之后使用（mget（粘贴0（“df”，1:3））
）
dfN将所有data.frame对象放入列表后，我们可以通过base R
在rbind
之后使用（mget（粘贴0（“df”，1:3））
）
dfN
 dfN <- do.call(rbind, mget(paste0("df", 1:3)))
 do.call(rbind, by(dfN[-1], dfN[1], FUN = colSums))