在 R 中，如何在多个数据帧上使用 left_join？

Question

如何更简单的合并dataframe？我有三个数据帧 (table_base / table_a / table_b)。我想按行组合它们以获得 'table_final' 的结果。下面是我的代码，它可以工作，但有点复杂。我怎样才能简化它？实际上，除了 table_a 和 table_b.

，我还有更多的表要加入

    library(dplyr)
    table_base <- data.frame(cat=c("a","b","c","d"))
    
    table_a <- data.frame(cat=c("a","b"),
                          value=c(1,2))
    
    table_b <- data.frame(cat=c("a","c","d"),
                          value=c(7,9,10))


table_final <- table_base %>% 
  left_join(table_a,by='cat',fill=0) %>% 
  left_join(table_b,by='cat') %>% 
  mutate(value=if_else(!is.na(value.x),value.x,value.y)) %>% 
  select(cat,value)

Answer 1

您只需要从每个 table 中取出适当的行并绑定它们：

table_list <- list(table_a, table_b) 

table_list %>%
  map("cat") %>%
  map2(c(list(NULL), accumulate(head(., -1), union)), setdiff) %>%
  map2_dfr(table_list, ~filter(.y, cat %in% .x))

Answer 2

使用purrr::reduce合并多个dataframes，然后使用dplyr::coalesce 获取第一个非 na 值：

library(dplyr)
library(purrr)

list(table_base, table_a, table_b) %>% 
  reduce(left_join, by = "cat") %>% 
  mutate(value = coalesce(!!!select(., starts_with("value")))) %>% 
  select(cat, value)

#   cat value
# 1   a     1
# 2   b     2
# 3   c     9
# 4   d    10

在 R 中，如何在多个数据帧上使用 left_join？

In R, how to use left_join on several data frames?

r

left-join

dplyr