R - 将三个数据帧的列表合并为第一列中具有ID的单个数据帧，接下来的三列显示值[重复]

Question

这个问题在这里已有答案：

• Merging a lot of data.frames [duplicate] 1回答
• Simultaneously merge multiple data.frames in a list 7个答案

这是我的数据框列表：

[[1]]
ID   Value
A   1
B   1
C   1

[[2]]
ID   Value
A   1
D   1
E   1

[[3]]
ID   Value
B   1
C   1

我在左侧列中使用唯一（非冗余）ID的单个数据帧，在列中复制，并将NULL值设置为0：

ID   [1]Value   [2]Value   [3]Value  
A    1          1          0
B    1          0          1
C    1          0          1
D    0          1          0
E    0          1          0

我试过了：

Reduce(function(x, y) merge(x, y, by=ID), datahere)

这提供了单个列表，但不考虑原始值的来源，并且在新行中重复重复的ID。

rbindlist(datahere, use.names=TRUE, fill=TRUE, idcol="Replicate")

这提供了一个单独的列表，其中[x]值编号作为一个名为Replicate的新列，但它仍然不在我想要的结构中，因为ID列有冗余。

Answer 1

使用dplyr / purrr这样的事情怎么样：

require(tidyverse);
reduce(lst, full_join, by = "ID");
#   ID Value.x Value.y Value
# 1  A       1       1    NA
# 2  B       1      NA     1
# 3  C       1      NA     1
# 4  D      NA       1    NA
# 5  E      NA       1    NA

或者用NAs替换0s：

reduce(lst, full_join, by = "ID") %>% replace(., is.na(.), 0);
#  ID Value.x Value.y Value
#1  A       1       1     0
#2  B       1       0     1
#3  C       1       0     1
#4  D       0       1     0
#5  E       0       1     0

---

样本数据

options(stringsAsFactors = FALSE);
lst <- list(
    data.frame(ID = c("A", "B", "C"), Value = c(1, 1, 1)),
    data.frame(ID = c("A", "D", "E"), Value = c(1, 1, 1)),
    data.frame(ID = c("B", "C"), Value = c(1, 1)))

Answer 2

你已经有了一个很好的答案，但典型的方法是使用tidyr::spread

你的数据

A <- data.frame(ID=LETTERS[1:3], Value=1, stringsAsFactors=FALSE)
B <- data.frame(ID=LETTERS[c(1,4,5)], Value=1, stringsAsFactors=FALSE)
C <- data.frame(ID=LETTERS[c(2:3)], Value=1, stringsAsFactors=FALSE)
L <- list(A, B, C)

解

dplyr::bind_rows(L, .id="G") %>%
  tidyr::spread(G, Value, fill=0)

  # ID 1 2 3
# 1  A 1 1 0
# 2  B 1 0 1
# 3  C 1 0 1
# 4  D 0 1 0
# 5  E 0 1 0

Answer 3

使用base R，我们需要在all = TRUE中使用merge

res <- Reduce(function(...) merge(..., all = TRUE, by="ID"), lst)
replace(res, is.na(res), 0)
#    ID Value.x Value.y Value
#1  A       1       1     0
#2  B       1       0     1
#3  C       1       0     1
#4  D       0       1     0
#5  E       0       1     0

data

lst <- list(structure(list(ID = c("A", "B", "C"), Value = c(1, 1, 1)), .Names = c("ID", 
"Value"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame"), structure(list(
ID = c("A", "D", "E"), Value = c(1, 1, 1)), .Names = c("ID", 
 "Value"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame"), structure(list(
ID = c("B", "C"), Value = c(1, 1)), .Names = c("ID", "Value"
 ), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame"))