So führen sie mehrere datenrahmen in r zusammen (mit beispielen)

Sie können eine von zwei Methoden verwenden, um mehrere Datenrahmen in R zusammenzuführen:

Methode 1: Verwenden Sie Base R

 #put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)

#merge all data frames into list
Reduce(function(x, y) merge(x, y, all= TRUE ), df_list)

Methode 2: Verwenden Sie Tidyverse

 library (tidyverse)

#put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)

#merge all data frames into list
df_list %>% reduce(full_join, by=' variable_name ')

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.

Methode 1: Mehrere Datenrahmen mit Base R zusammenführen

Angenommen, wir haben die folgenden Datenrahmen in R:

 #define data frames
df1 <- data. frame (id=c(1, 2, 3, 4, 5),
                  revenue=c(34, 36, 40, 49, 43))

df2 <- data. frame (id=c(1, 2, 5, 6, 7),
                  expenses=c(22, 26, 31, 40, 20))

df3 <- data. frame (id=c(1, 2, 4, 5, 7),
                  profit=c(12, 10, 14, 12, 9))

Wir können die folgende Syntax verwenden, um alle Datenrahmen mithilfe von R-Basisfunktionen zusammenzuführen:

 #put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)      

#merge all data frames together
Reduce(function(x, y) merge(x, y, all= TRUE ), df_list)  

  id revenue expenses profit
1 1 34 22 12
2 2 36 26 10
3 3 40 NA NA
4 4 49 NA 14
5 5 43 31 12
6 6 NA 40 NA
7 7 NA 20 9

Beachten Sie, dass jeder der „id“-Werte aus jedem ursprünglichen Datenblock im endgültigen Datenblock enthalten ist.

Methode 2: Mehrere Datenrahmen mit Tidyverse zusammenführen

Angenommen, wir haben die folgenden Datenrahmen in R:

 #define data frames
df1 <- data. frame (id=c(1, 2, 3, 4, 5),
                  revenue=c(34, 36, 40, 49, 43))

df2 <- data. frame (id=c(1, 2, 5, 6, 7),
                  expenses=c(22, 26, 31, 40, 20))

df3 <- data. frame (id=c(1, 2, 4, 5, 7),
                  profit=c(12, 10, 14, 12, 9))

Wir können die folgende Syntax verwenden, um alle Datenrahmen mithilfe von Funktionen von Tidyverse zusammenzuführen – einer Sammlung von Paketen, die für die Datenwissenschaft in R entwickelt wurden:

 library (tidyverse)

#put all data frames into list
df_list <- list(df1, df2, df3)      

#merge all data frames together
df_list %>% reduce(full_join, by=' id ')

  id revenue expenses profit
1 1 34 22 12
2 2 36 26 10
3 3 40 NA NA
4 4 49 NA 14
5 5 43 31 12
6 6 NA 40 NA
7 7 NA 20 9

Beachten Sie, dass der endgültige Datenrahmen mit dem Datenrahmen übereinstimmt, den wir mit der ersten Methode erstellt haben.

Hinweis : Der Tidyverse-Ansatz ist deutlich schneller, wenn Sie mit extrem großen Datenrahmen arbeiten.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere allgemeine Funktionen in R ausführen:

So führen Sie Datenrahmen basierend auf mehreren Spalten in R zusammen
So stapeln Sie Datenrahmenspalten in R
So verwenden Sie anti_join in R