dplyr::left_join() 在新列和/或重复列上生成缺失值

Question

我正在使用

dplyr

的

left_join()

函数合并两个数据框对象，但它会在新创建的列中生成

NA

。有时它确实会生成具有实际值的合并数据，但合并的列会重复，除非我使用

merge

而不指定

type

参数。 我已经引用了 this 和 this 线程，但我确信我的比赛 id 变量属于相同的字符类，并且全部为大写字母。我想知道出了什么问题。

以下是我的数据源和代码示例：

# data
country_dyad <- readRDS(url("https://www.dropbox.com/scl/fi/q0ivr9d3lgjpdlxq88a4u/country_dyad.rds?rlkey=vc4i6j7bgbd3xaftkdk4yqhny&dl=1"))
trade <- readRDS(url("https://www.dropbox.com/scl/fi/wxism5ytikswdhyy27rle/trade.rds?rlkey=aonsyj1q2uied1t8y9necsuk0&dl=1"))


merge <- left_join(country_dyad, trade, by = c("REPORTER", "PARTNER"))

merge

   REPORTER PARTNER Chapter_ID Chapter_sum
1       afg     afg         NA          NA
2       alb     afg         NA          NA
3       ago     afg         NA          NA
4       atg     afg         NA          NA
5       arg     afg         NA          NA
6       arm     afg         NA          NA
7       aus     afg         NA          NA
8       aut     afg         NA          NA
9       bhr     afg         NA          NA
10      bgd     afg         NA          NA

# left_join(country_dyad, trade, by = c("REPORTER", "PARTNER"))
# This will produce duplicated columns

Answer 1

您随时可以点击数据并进行检查。

它们是微小的数据框，因此不难看出两个数据集上的

"REPORTER"

列和

"PARTNER"

列没有常见的组合。结果中的前两列基本上是整个

country_dyad

。

PARTNER

的

trade

列中的值是除

"afg"

之外的所有值。