本篇内容介绍了“如何用R语言数据合并一行”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
需要的函数
计算
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cbind(),rbind(),bind_rows(),merge()我们先构造一组数据，以便下面的演示
> data1<-data.frame(
+ namea=c("海波","立波","秀波"),
+ value=c("一波","接","一波")
+ )
> data1
namea value
1 海波 一波
2 立波 接
3 秀波 一波
> data2<-data.frame(
+ nameb=c("柯震东","刘强东","何盛东"),
+ value=c("东去","又","东来")
+ )
> data2
nameb value
1 柯震东 东去
2 刘强东 又
3 何盛东 东来> cbind(data1,data2)
namea value nameb value
1 海波 一波 柯震东 东去
2 立波 接 刘强东 又
3 秀波 一波 何盛东 东来按列合并是cbind()，那么按行合并自然是rbind()
> rbind(data1,data2)
Error in match.names(clabs, names(xi)) : 名字同原来已有的名字不相对出现了错误，这是因为”namea“ 和”nameb“不同造成的，如果都为"namea" :
> data1<-data.frame(
+ namea=c("海波","立波","秀波"),
+ value=c("一波","接","一波")
+ )
> data1
namea value
1 海波 一波
2 立波 接
3 秀波 一波
> data2<-data.frame(
+ namea=c("柯震东","刘强东","何盛东"),
+ value=c("东去","又","东来")
+ )
> data2
namea value
1 柯震东 东去
2 刘强东 又
3 何盛东 东来
> #cbind(data1,data2)
> rbind(data1,data2)
namea value
1 海波 一波
2 立波 接
3 秀波 一波
4 柯震东 东去
5 刘强东 又
6 何盛东 东来对数据修改后，没有出现错误。如果 不修改数据该怎么做：
为了解决这个问题，使用dplyr包中的bind_rows()函数，不要求合并字段的名称必须相同，这个函数会自己做判断。
> library(dplyr)
> dplyr::bind_rows(data1,data2)
namea value nameb
1 海波 一波 <NA>
2 立波 接 <NA>
3 秀波 一波 <NA>
4 <NA> 东去 柯震东
5 <NA> 又 刘强东
6 <NA> 东来 何盛东merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),
by.x = by, by.y = by, all = FALSE,
all.x = all, all.y = all,
sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),
incomparables = NULL, ...)merge函数参数的说明:
x,y:用于合并的两个数据框
by,by.x,by.y:指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列.
all,all.x,all.y:指定x和y的行是否应该全在输出文件.
sort:by指定的列是否要排序.
suffixes:指定除by外相同列名的后缀.
incomparables:指定by中哪些单元不进行合并.
data3<-data.frame(
name = c("波","东","波","波"),
type = c("秀","震","秀","秀"),
class = c(10,5,4,11),
num = c(85,50,90,90)
);data3
data4<-data_frame(
name = c("波","东"),
type = c("海","震"),
class = c(5,5),
num = c(88,81)
);data4#合并data3和data4
> merge(data3,data4,all =T)
name type class num
1 波 秀 4 90
2 波 秀 10 85
3 波 秀 11 90
4 波 海 5 88
5 东 震 5 50
6 东 震 5 81#按照name,type,class合并data3.data4
> merge(data3, data4, by =c("name","type","class") , all = T)
name type class num.x num.y
1 波 秀 4 90 NA
2 波 秀 10 85 NA
3 波 秀 11 90 NA
4 波 海 5 NA 88
5 东 震 5 50 81“如何用R语言数据合并一行”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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