数据框在 R 中交替行绑定

Data Frame alternately row binding in R

我有两个数据框,它们具有完全相同的列和相同的行数。

我想创建一个包含两个数据框但交替绑定行的新数据框。它必须从第一个数据帧中获取一行,从第二个数据框中获取一行,直到构建出全新的数据框。

我尝试使用 rbind(),但没有成功。我需要一个不包括安装新 R 包的解决方案。

演示图片:

编辑:我的行数是动态的,可以非常大。此外,我需要一个不依赖于列名的解决方案,因为结构也是动态的。我知道这两个数据帧每次都有相同的结构。

您可以将 mapply 与 rbind 一起使用,即

d2 <- data.frame(a = c(4, 6, 8), b = c(letters[5:7]), stringsAsFactors = FALSE)
d1 <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c(letters[1:3]), stringsAsFactors = FALSE)

mapply(rbind, d1, d2)
#      a   b  
#[1,] "1" "a"
#[2,] "4" "e"
#[3,] "2" "b"
#[4,] "6" "f"
#[5,] "3" "c"
#[6,] "8" "g"

尝试:

rbind(df1,df2)[rep(seq_len(nrow(df1)),each=2)+c(0,nrow(df1)),]

示例:

set.seed(1)
df1<-as.data.frame(matrix(runif(20),ncol=4))
#         V1         V2        V3        V4
#1 0.2655087 0.89838968 0.2059746 0.4976992
#2 0.3721239 0.94467527 0.1765568 0.7176185
#3 0.5728534 0.66079779 0.6870228 0.9919061
#4 0.9082078 0.62911404 0.3841037 0.3800352
#5 0.2016819 0.06178627 0.7698414 0.7774452
df2<-as.data.frame(matrix(runif(20),ncol=4))
#         V1         V2        V3        V4
#1 0.9347052 0.38611409 0.4820801 0.6684667
#2 0.2121425 0.01339033 0.5995658 0.7942399
#3 0.6516738 0.38238796 0.4935413 0.1079436
#4 0.1255551 0.86969085 0.1862176 0.7237109
#5 0.2672207 0.34034900 0.8273733 0.4112744
rbind(df1,df2)[rep(seq_len(nrow(df1)),each=2)+c(0,nrow(df1)),]
#          V1         V2        V3        V4
#1  0.2655087 0.89838968 0.2059746 0.4976992
#6  0.9347052 0.38611409 0.4820801 0.6684667
#2  0.3721239 0.94467527 0.1765568 0.7176185
#7  0.2121425 0.01339033 0.5995658 0.7942399
#3  0.5728534 0.66079779 0.6870228 0.9919061
#8  0.6516738 0.38238796 0.4935413 0.1079436
#4  0.9082078 0.62911404 0.3841037 0.3800352
#9  0.1255551 0.86969085 0.1862176 0.7237109
#5  0.2016819 0.06178627 0.7698414 0.7774452
#10 0.2672207 0.34034900 0.8273733 0.4112744

使用 tidyverse 并使用@Sotos 的数据:

d2 <- data.frame(a = c(4, 6, 8), b = c(letters[5:7]), stringsAsFactors = FALSE)
d1 <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c(letters[1:3]), stringsAsFactors = FALSE)

library(tidyverse)
lst(d1,d2) %>%
  map(rowid_to_column) %>% # add rowid to both tables
  bind_rows %>%            # bind
  arrange(rowid) %>%       # sort by id
  select(-rowid)           # clean up

#   a b
# 1 1 a
# 2 4 e
# 3 2 b
# 4 6 f
# 5 3 c
# 6 8 g

这是一个基本的替代方案

do.call(rbind,
        Map(rbind,
            split(d1,seq(nrow(d1))),
            split(d2,seq(nrow(d2))))
        )
#      a b
# 1.1  1 a
# 1.2  4 e
# 2.2  2 b
# 2.21 6 f
# 3.3  3 c
# 3.31 8 g