r语言 - 如何将因子变量的不相等数据框列表转换为新的数据框

Question

我的列表（l）包含不同长度的不同数据帧。
x1、x2 和 x3 是不同乘积变量的值。
y 是从 1 到 15 的因子变量。

我纠结如何通过正确但不相等的分布因子变量 y 匹配或连接这些数据框。

df1 <- data.frame(x1=c(100,10,20,70,30), y =as.factor(c(1,2,3,11,15)))
df2 <- data.frame(x2=c(11,22,33,44,55,66,77,88,99), y =as.factor(c(1,2,3,4,5,7,8,11,12)))
df3 <- data.frame(x3=c(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20), y =as.factor(c(1,2,3,4,5,11,12,13,14,15)))
l   <- list(df1,df2,df3)

通常推荐，但在这种情况下不起作用的是以下行：

do.call(rbind.fill, l)

我的预期输出是一个，新的数据框或表，如下所示：

     x1       x2       x3
1    100      11       11
2    10       22       12
3    20       33       13
4    NA       44       14 
5    NA       55       15
6    NA       NA       NA
7    NA       66       NA
8    NA       77       NA
9    NA       NA       NA
10   NA       NA       NA
11   70       88       16
12   NA       99       17
13   NA       NA       18
14   NA       NA       19
15   30       NA       20

Answer 1

library(dplyr)
qqq <- full_join(df1, df2, by='y') 
    %>% full_join(df3, by = 'y') 
    %>% mutate(y = as.numeric(as.character(y)))
y_seq <- data.frame(y = 1:15)
qqq <- full_join(qqq, y_seq, by='y') %>% arrange(y)
rownames(qqq) <- qqq$y
qqq <- select(qqq, -y)

Answer 2

可能有更好的方法可以做到这一点，但基本上您可以使用reduce将所有3个数据帧合并在一起。然后，我们可以创建第二个数据帧，其中包含合并数据帧中缺少的 y 值和 1：15，并代表 x1、x2、x3 作为缺失的值的数量。然后只需重新绑定和排序。

> df = Reduce(function(...) merge(..., all = T), l)
> df
    y  x1 x2 x3
1   1 100 11 11
2   2  10 22 12
3   3  20 33 13
4  11  70 88 16
5  15  30 NA 20
6   4  NA 44 14
7   5  NA 55 15
8   7  NA 66 NA
9   8  NA 77 NA
10 12  NA 99 17
11 13  NA NA 18
12 14  NA NA 19

df$y = as.numeric(levels(df$y))
df2 = data.frame(c(which(!1:15 %in% df$y)), c(rep(NA, length(which(!1:15 %in% df$y)))), c(rep(NA, length(which(!1:15 %in% df$y)))),c(rep(NA, length(which(!1:15 %in% df$y)))))
colnames(df2) = colnames(df)
df = rbind.data.frame(df, df2)
df = df[order(df$y),]

> df
    y  x1 x2 x3
1   1 100 11 11
2   2  10 22 12
3   3  20 33 13
6   4  NA 44 14
7   5  NA 55 15
13  6  NA NA NA
8   7  NA 66 NA
9   8  NA 77 NA
14  9  NA NA NA
15 10  NA NA NA
4  11  70 88 16
10 12  NA 99 17
11 13  NA NA 18
12 14  NA NA 19
5  15  30 NA 20

编辑

大卫填充额外行的方式要好得多，所以我要偷它。

df1 <- data.frame(x1=c(100,10,20,70,30), y =as.factor(c(1,2,3,11,15)))
df2 <- data.frame(x2=c(11,22,33,44,55,66,77,88,99), y =as.factor(c(1,2,3,4,5,7,8,11,12)))
df3 <- data.frame(x3=c(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20), y =as.factor(c(1,2,3,4,5,11,12,13,14,15)))
l   <- list(df1,df2,df3)

df = Reduce(function(...) merge(..., all = T), l)
df$y = as.numeric(levels(df$y))
df2 = data.frame(y = 1:15)
df = merge(df, df2, on = "y", all = TRUE)