R语言之merge详解

merge是R语言中用来合并数据框的函数

merge函数的声明:

merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),
      by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,
      sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),
      incomparables = NULL, ...)

merge函数参数的说明:

x,y:用于合并的两个数据框

by,by.x,by.y:指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列.

all,all.x,all.y:指定x和y的行是否应该全在输出文件.

sort:by指定的列是否要排序.

suffixes:指定除by外相同列名的后缀.

incomparables:指定by中哪些单元不进行合并.

例子:

w1:
NAME    SCHOOL    CLASS    ENGLISH
A    S1    10    85
B    S2    5    50
A    S1    4    90
A    S1    11    90
C    S1    1    12
 
w2:
NAME    SCHOOL    CLASS    MATHS    ENGLISH
A    S3    5    80    88
B    S2    5    89    81
C    S1    1    55    32

按照NAME, SCHOOL, CLASS合并w1和w2:

merge(w1, w2, all = T)
 
  NAME SCHOOL CLASS ENGLISH MATHS
1    A     S1     4      90    NA
2    A     S1    10      85    NA
3    A     S1    11      90    NA
4    A     S3     5      88    80
5    B     S2     5      50    NA
6    B     S2     5      81    89
7    C     S1     1      12    NA
8    C     S1     1      32    55
 
merge(w1, w2, by = c("NAME", "SCHOOL", "CLASS"), all = T)
 
  NAME SCHOOL CLASS ENGLISH.x MATHS ENGLISH.y
1    A     S1     4        90    NA        NA
2    A     S1    10        85    NA        NA
3    A     S1    11        90    NA        NA
4    A     S3     5        NA    80        88
5    B     S2     5        50    89        81
6    C     S1     1        12    55        32
 
merge(w1, w2, all = T, incomparables = "A")
Error in merge.data.frame(w1, w2, all = T, incomparables = "A") :
  'incomparables' is supported only for merging on a single column
 
merge(w1, w2, all = T, by = "NAME", incomparables = "A")
  NAME SCHOOL.x CLASS.x ENGLISH.x SCHOOL.y CLASS.y MATHS ENGLISH.y
1    A       S1      10        85     <NA>      NA    NA        NA
2    A       S1       4        90     <NA>      NA    NA        NA
3    A       S1      11        90     <NA>      NA    NA        NA
4    A     <NA>      NA        NA       S3       5    80        88
5    B       S2       5        50       S2       5    89        81
6    C       S1       1        12       S1       1    55        32

将数据框中的NA变成0

dataframe[is.na(dataframe)]