다음 3 개의 데이터 프레임을 병합하고 누락 된 값을 -1. 나는 fct를 사용해야한다고 생각 merge()하지만 정확히 어떻게해야할지 모른다.
> df1
Letter Values1
1 A 1
2 B 2
3 C 3
> df2
Letter Values2
1 A 0
2 C 5
3 D 9
> df3
Letter Values3
1 A -1
2 D 5
3 B -1
욕망 출력은 다음과 같습니다.
Letter Values1 Values2 Values3
1 A 1 0 -1
2 B 2 -1 -1 # fill missing values with -1
3 C 3 5 -1
4 D -1 9 5
암호:
> dput(df1)
structure(list(Letter = structure(1:3, .Label = c("A", "B", "C"
), class = "factor"), Values1 = c(1, 2, 3)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))
> dput(df2)
structure(list(Letter = structure(1:3, .Label = c("A", "C", "D"
), class = "factor"), Values2 = c(0, 5, 9)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))
> dput(df3)
structure(list(Letter = structure(c(1L, 3L, 2L), .Label = c("A",
"B", "D"), class = "factor"), Values3 = c(-1, 5, -1)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))
당신은 목록과 사용 데이터 프레임을 얻을 수 있습니다 merge로 Reduce. 새 데이터 프레임에서 누락 된 값은 -1로 바꿀 수 있습니다.
new_df <- Reduce(function(x, y) merge(x, y, all = TRUE), list(df1, df2, df3))
new_df[is.na(new_df)] <- -1
new_df
# Letter Values1 Values2 Values3
#1 A 1 0 -1
#2 B 2 -1 -1
#3 C 3 5 -1
#4 D -1 9 5
tidyverse같은 논리와 방법 :
library(dplyr)
library(purrr)
list(df1, df2, df3) %>%
reduce(full_join) %>%
mutate(across(everything(), replace_na, -1))
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