5

假设3个数据表：

dt1<-data.table(Type=c("a","b"),x=1:2)
dt2<-data.table(Type=c("a","b"),y=3:4)
dt3<-data.table(Type=c("c","d"),z=3:4)

我想将它们合并到 1 个数据表中，所以我这样做：

dt4<-merge(dt1,dt2,by="Type") # No error, produces what I want
dt5<-merge(dt4,dt3,by="Type") # Produces empty data.table (0 rows) of 4 cols: Type,x,y,z

有没有办法让 dt5 变成这样？：

> dt5
   Type x y z
1:    a 1 3 NA
2:    b 2 4 NA
3:    c NA NA 3
4:    d NA NA 4
4

2 回答 2

8

如果您事先知道Type列中的唯一值，您可以使用J然后以这种data.table方式连接表。您应该为每个表设置密钥，以便data.table知道要加入什么，就像这样......

#  setkeys
setkey( dt1 , Type )
setkey( dt2 , Type )
setkey( dt3 , Type )


#  Join
dt1[ dt2[ dt3[ J( letters[1:4] ) , ] ] ]
#   Type  x  y  z
#1:    a  1  3 NA
#2:    b  2  4 NA
#3:    c NA NA  3
#4:    d NA NA  4

这展示了邪恶data.table的复合查询（即）！dt1[dt2[dt3[...]]]

如果您事先不知道键列的唯一值，您可以列出您的表并使用lapply它们来快速运行它们以获得唯一值以使您的J表达式...

#  A simple way to get the unique values to make 'J',
#  assuming they are in the first column.
ll <- list( dt1 , dt2 , dt3 )
vals <- unique( unlist( lapply( ll , `[` , 1 ) ) )
#[1] "a" "b" "c" "d"

然后像以前一样使用它，即dt1[ dt2[ dt3[ J( vals ) , ] ] ].

于 2013-11-11T09:10:16.520 回答
8

在您探索 的all论点时merge，我还将为您提供一个可能需要考虑的替代方案：

Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = "Type", all = TRUE), list(dt1, dt2, dt3))
#    Type  x  y  z
# 1:    a  1  3 NA
# 2:    b  2  4 NA
# 3:    c NA NA  3
# 4:    d NA NA  4
于 2013-11-11T05:07:10.187 回答