问题标签 [merging-data]

我有这种数据（2500行）

我希望它像这样合并，仍然保留 2 列，数据之间没有分隔符：

谢谢你的帮助！

我创建了多个报告，需要创建一个最终报告，其中包含来自这些多个报告的数据。

以下是我的情况：

正如所见，报告 A 和报告 B 是从 postgres 数据库计算的。

聚合报表需要获取报表 A 和报表 B 中计算的数据。

请帮助我找到一种方法，将这些多份报告中的数据传递到最终报告中。

提前致谢。

向数据框中添加行很容易，rbind但我发现这smartbind通常更适合处理异常，例如具有不同列名的数据框等。

然而，在某些情况下，迭代地添加行smartbind会产生额外的行：

smartbind：

rbind ：

我不知道为什么smartbind会这样，我尝试过删除 rownames rownames(alldf) <- NULL，但它似乎并没有改变这一点。我rbind现在可以改用，或者我可以alldf在第一个循环中初始化，但这似乎很麻烦。另外，我有时更喜欢使用smartbind，所以我想纠正这个。

谢谢阅读

我正在尝试合并两个数据框：DF1和DF2. 这DF1是我的数据，DF2不是，但它有一些我想添加到我的数据中的变量：变量“flow1”和“flow2”。

数据是二元的，所以我创建二元 ID

合并：

问题是它并没有真正起作用，但它应该因为我以前做过很多次。

• 我在这里做错了什么？

可重现的例子，DF1

dput（DF1）结构（列表（ccode1 = c（100L，100L，100L，100L，100L，

100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L 100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L 100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L 100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L 100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L，100L 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L,100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L), ccode2 = c(101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 1051L 1,1,1,1, ，115L，115L，115L，130L，130L，130L，130L，130L，130L，130L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135L，135卢比，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，140L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，145L，150L，150L ，150L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，155L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L，160L , 160L, 160L, 160L, 160L, 160L, 160L, 160L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 165L, 16L, 165L, 16L, 165L, 16L, , 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 20L, 20L, 20L, 20L,20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 200L, 200L, 200L, 200L), 年份 = c(1991L, 1992L, 1992L, 1994L, 19995L) ，2000L，2003L，2004L，2005L，2008L，2008L，1996L，1995L，2001L，2001L，2003L，2008L，2008L，2009L，1997L，2003L，2004L，2004L，2005L，2008L，2008L，2009L，2009L，1991L，1991L，1991L，1992L，1992L，1992L，1992L，19955，1995年，1996L，1996L，1996L，1996L，1996L，1997年，1998L，2000L，2002L，2003L，2004L，2004L，2005L，2008L，2009L，1991L，1992L，1992L，1992L，1993L，1993L，1994L，1994L，1995L，1996L，1996L，1996L，1997L，1997L，1997L，1998L，2000L，2000L，2000L，2001L，2002L，2003L，2003L，2004L，2004L，2004L，2005L，2008年，2009L，1991L，1996L，1998L，2000L，2004L，2004L，2005L，1998L，2001L，2008L，2008L，1991L，1992L，1992L，1992L，1993L，1993L，1994L，1995L，1996L，1996L，1996L，1997L，1997L，1998L，1998L，2000L，2000L，2001L，2002L，2003L，2003L，2008L，2008L，2008L，2008L，2008L，2008L，2008年，1991L，1992L，1992L，1993L，1994L，1995L，1996L，1997L，1997L，1998L，2000L，2001L，2003L，2003L，2004L，2004L，2005L，2008L，2008L，1991L，1991L，1992L，1992L，1992L，1992L，1992L，1993L，1993L，1994L，1994L，1994L，1994L，1994L，1994L，1994L，1994L，1994L，1994L，1994L，1995L，1994L，1995L，1992L，1992L，1992L，1992L，1992L，1992L，1992L，1992L1996L，1997L，1998L，2000L，2001L，2002L，2003L，2004L，2004L，2008L，2008L，2009L，1991L，1992L，1992L，1992L，1993L，1993L，1994L，1994L，1995L，1996L，1996L，1997L，1997L，1997L，1998L，1998L，2000L，2000L，2001L，2001L，2003L，2003L，2003L，2004L，2004L，2004L，2004L，2004L，2004L，2008 2009L，1991L，1992L，1992L，1993L，1994L，1994L，1995L，1996L，1997L，1997L，1998L，2000L，2001L，2002L，2003L，2003L，2004L，2004L，2005L，2008L，2008L，2009L，1991L，1991L，1991L，1992L，1992L，1992L，1992L，1992L，ID = C（” 101 100 1991"、"101 100 1992"、"101 100 1992"、"101 100 1994"、"101 100 1995"、"101 100 1997"、"101 100 2000"、"101 100 2003"、"101 1 2004”、“101 100 2005”、“101 100 2008”、“101 100 2009”、“110 100 1996”、“115 100 1995”、“115 100 2001”、“115 100 2003”、“115 100 2008” , "115 100 2009", "130 100 1997", “130 100 2003”, “130 100 2004”, “130 100 2005”, “130 100 2008”, “130 100 2009”, “135 100 1991”, “135 100 1992”, “135 100 1992”, “ 135 100 1994"、"135 100 1995"、"135 100 1996"、"135 100 1997"、"135 100 1998"、"135 100 2000"、"135 100 2002"、"135 100 2003"、"135 1 2004”、“135 100 2005”、“135 100 2008”、“135 100 2009”、“140 100 1991”、“140 100 1992”、“140 100 1992”、“140 100 1993”、“140 100 1994” , “140 100 1995”, “140 100 1996”, “140 100 1996”, “140 100 1997”, “140 100 1998”, “140 100 2000”, “140 100 2001”,“140 100 2002”、“140 100 2003”、“140 100 2004”、“140 100 2005”、“140 100 2008”、“140 100 2009”、“145 100 1991”、“145 100 1996”、“145” 100 1998”、“145 100 2000”、“145 100 2004”、“145 100 2005”、“150 100 1998”、“150 100 2001”、“150 100 2008”、“155 100 1991”、“155 100 9” “, “155 100 1992”, “155 100 1993”, “155 100 1994”, “155 100 1995”, “155 100 1996”, “155 100 1997”, “155 100 1998”, “155 100 2000”, “155 100 2001”、“155 100 2002”、“155 100 2003”、“155 100 2008”、“155 100 2009”、“160 100 1991”、“160 100 1992”、“160 100 1992”、“160 100 1993”、“160 100 1994”、“160 100 1995”、“160 100 1996”、“160 100 1997”、“160 100 1998”、“160 100 2000”、“160” 100 2001”、“160 100 2003”、“160 100 2004”、“160 100 2005”、“160 100 2008”、“160 100 2009”、“165 100 1991”、“165 100 1992”、“165 100 9” “, “165 100 1993”, “165 100 1994”, “165 100 1995”, “165 100 1996”, “165 100 1997”, “165 100 1998”, “165 100 2000”, “165 100 2001”, “165 100 2002”、“165 100 2003”、“165 100 2004”、“165 100 2008”、“165 100 2009”、“2 100 1991”、“2 100 1992”、“2 100 1992"、"2 100 1993"、"2 100 1994"、"2 100 1995"、"2 100 1996"、"2 100 1997"、"2 100 1998"、"2 100 2000"、"2 100 2001”、“2 100 2002”、“2 100 2003”、“2 100 2004”、“2 100 2008”、“2 100 2009”、“20 100 1991”、“20 100 1992”、“20 100 1992” , “20 100 1993”, “20 100 1994”, “20 100 1995”, “20 100 1996”, “20 100 1997”, “20 100 1998”, “20 100 2000”, “20 100 2001”, “ 20 100 2002”、“20 100 2003”、“20 100 2004”、“20 100 2005”、“20 100 2008”、“20 100 2009”、“200 100 1991”、“200 100 1992”、“200 100” 1992","200 100 1993")), row.names = c(NA, 150L), .Names = c("ccode1", "ccode2", "year", "ID"), class = "data.frame")

可重现的例子，DF2

dput（DF2）结构（列表（ccode1 =结构（c（13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L， 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L), .Label = c("100",“101”、“110”、“115”、“130”、“135”、“140”、“145”、“150”、“155”、“160”、“165”、“2”、“20” ”、“200”、“205”、“210”、“211”、“212”、“220”、“221”、“223”、“225”、“230”、“232”、“235”、 “255”、“290”、“305”、“31”、“310”、“315”、“316”、“317”、“325”、“331”、“338”、“339”、“341” ”、“343”、“344”、“345”、“346”、“347”、“349”、“350”、“352”、“355”、“359”、“360”、“365”, “366”, “367”, “368”, “369”, “370”, “371”, “372”, “373”, “375”, “380”, “385”, “390”, “ 395”、“40”、“402”、“403”、“404”、“41”、“411”、“42”、“420”、“432”、“433”、“434”、“435” ，“436”，“437”，“438”，“439”，“450”，“451”，“452”，“461”，“471”，“475”，“481”，“482”，“ 483”、“484”、“490”、“500”、“501”、“51”、“510”、“516”、“517”、“52”、“520”、“522”、“53”、“530”、“531”、“54”、“540”、“541”、“55”、“551”、“552”、“553”、“56”、“560”、“565”、“ 57”、“570”、“571”、“572”、“58”、“580”、“581”、“590”、“591”、“60”、“600”、“615”、“616” , “620”, “625”, “630”, “640”, “645”, “651”, “652”, “660”, “663”, “666”, “670”, “679”, “ 690”、“692”、“694”、“696”、“698”、“70”、“700”、“701”、“702”、“703”、“704”、“705”、“710” ,“710.1”、“712”、“713”、“731”、“732”、“740”、“750”、“760”、“770”、“771”、“775”、“780”、“781” ”、“790”、“80”、“800”、“811”、“812”、“816”、“820”、“830”、“835”、“840”、“850”、“860”、 “90”、“900”、“91”、“910”、“92”、“920”、“93”、“935”、“94”、“940”、“946”、“947”、“95” ", "950", "955", "970", "983", "986", "987"), class = "factor"), ccode2 = c(20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L,20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L), 年份 = c(1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1995L, 1996L, 1998L ,1999L，2000L，2001L，2002L，2003L，2004L，2004L，2005L，2006L，2007L，2007L，2008L，2009L，1991L，1992L，1992L，1993L，1993L，1994L，1995L，1996L，1996L，1997L，1997L，1997L，1998L，1998L，1998L，1998L，1999L，2000L，2000L，2002L，2002L，2002L，2003L，2003L，2003L，2003L，2003L，2003L，2003L，2008 2005L，2006L，2007L，2008L，2008L，1991L，1992L，1993L，1993L，1994L，1994L，1995L，1996L，1997L，1997L，1998L，1998L，1999L，2000L，2001L，2001L，2002L，2003L，2003L，2004L，2004L，2004L，2004L，2005L，2006L，2007L，2007L，2008L，2008L，2008L，2009L，2009L，1991L 1992L，1993L，1994L，1995L，1996L，1997L，1997L，1998L，1999L，2000L，2000L，2001L，2002L，2003L，2003L，2004L，2004L，2005L，2006L，2007L，2007L，2008L，2008L，2009L，2009L，1991L，1991L，1991L，1992L，1992L，1992L，1993L，1993L，1995L，1995L，1995L，1996L，1996L，1996L，1996L，1996L，1996L，1997年1998L，1999L，2000L，2001L，2002L，2003L，2004L，2004L，2005L，2006L，2007L，2007L，2008L，2008L，2009L，1991L，1992L，1992L，1993L，1994L，1994L，1995L，1995L，1996L，1996L，1997L，1997L，1997L，1998L，1998L，1998L，1999L，2000L，2001L，2001L，2001L，2002L，2002L，2002L，2002L，2003年2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L,1995L，1996L，1997L，1998L，1999L，2000L，2001L，2002L，2003L，2003L，2004L，2004L，2005L，2006L，2007L，2007L，2008L，2008L，2009L，1991L，1992L，1992L，1993L，1993L，1994L，1994L，1994L，1994L，1995L，1996L，1996L，1997L，1997L，1998L，1998L，1998L，1999L，1999L，1999L，2000年2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L), flow1 = c(93736.1, 101292, 113617, 131956, 148304, 159746, 171440, 178048, 198829, 229191, 220138, 213954, 227652, 259807, 291944, 307823 , 317604, 339712, 228376, 488.2, 607.1, 375.2, 219.8, 170.5, 178.3, 179.5, 153.8, 200.3, 278.4, 328.3, 477.8, 500, 667.4, 726.3, 475.4, 523.2, 626.5, 844.9, 0, 0, 0 , 0, 0, 0, 0, 0, 0.6, 0.4, 0, 0.2, 0.2, 0, 0, 0.2, 0.3, 0, 0, 297.1, 110.7, 161.8, 62.2, 137.9, 151.3, 197.1, 281.4, 306.4 , 308.6, 272, 263.8, 341.4, 380.7, 458.5, 508.5, 500.2, 464.3, 566, 2095.1, 2452.4, 2757.5, 3187.8, 3511.3, 3677, 4444。7, 4551.1, 4392.7, 4474.4, 4286.4, 4271.1, 4557.8, 4637.8, 4721.4, 4649.2, 4327.9, 4087.2, 3420.7, 618.1, 644.4, 766.4, 789.8, 894.7, 889.8, 779.7, 798.3, 728.4, 669.2, 496.2, 421.3, 523.9, 342.9, 410.9, 561.5, 788.8, 783.8, 501, 920.5, 921.7, 872.8, 1199.1, 1054.4, 1105.5, 1227.2, 1071.4, 1407.3, 2353.3, 2590.3, 2664.3, 4708.9, 6266, 8342.2, 8822.4, 9341.7, 9471.3, 5623.8，32.3，31.7，35.1，35.7，35.7，52，42.5，43.3，36.6，59.9，40.9，40.9，40.9，35.7，45.4，38.2，33.4，35.2，39.9） , 126088, 145143, 149054, 157847, 169068, 155205, 152969, 159630, 176258, 195151, 211247, 226411, 235479, 180387, 793.1, 783.75, 774.51, 754.05, 726.55, 797.5, 1472.77, 896.5, 929.5, 1157.97, 1124.09 , 1072.61, 1192.73, 1300.31, 1945.79, 2516.91,2720.41，3036.33，2700.83，1.43，1.43，2.64，4.84，6.38，6.05，10.12，3.85，3.85，3.41，3.41，7.48，158.95，158.95，287.1，440.44 231.55, 605.88, 520.85, 549.78, 602.58, 668.91, 274.94, 247.44, 227.29, 214.17, 312.35, 756.91, 890.23, 781.77, 1038.95, 870.76, 999.47, 1099.42, 1187.37, 1080.48, 885.01, 659.92, 4726.42, 5454.31, 5767.71, 6307.21, 5658.44, 4687.65, 4634.96, 4777.08, 5179.24, 5882.69, 6491.72, 6889.92, 5510.95, 924.33, 1032.13, 1224.08, 1173.04, 1562.88, 1639.88, 1559.14, 1534.49, 1451.32, 1561.22, 1544.3, 1564.79, 1619.1, 1622.87, 1962.2, 2219.1, 2724.42, 3333.12, 1895.58, 656.02, 601.51, 545.79, 564.33, 877.73, 817.83, 1580.89, 1354.41, 1104.23, 807.69, 1323.49, 1242.42, 1170.62, 1327.81, 1583.01,1776.28，1957.34，2476.32，2188.12，253.89，253.89，211.38，219.43，247.96，312.83，360.84，451.85，451.85，427.54，427.54，454.06，454.06 1991”、“2 20 1992”、“2 20 1993”、“2 20 1994”、“2 20 1995”、“2 20 1996”、“2 20 1997”、“2 20 1998”、“2 20 1999” , “2 20 2000”, “2 20 2001”, “2 20 2002”, “2 20 2003”, “2 20 2004”, “2 20 2005”, “2 20 2006”, “2 20 2007”, “ 2 20 2008”、“2 20 2009”、“2 31 1991”、“2 31 1992”、“2 31 1993”、“2 31 1994”、“2 31 1995”、“2 31 1996”、“2 31” 1997”、“2 31 1998”、“2 31 1999”、“2 31 2000”、“2 31 2001”、“2 31 2002”、“2 31 2003”、“2 31 2004”、“2 31 2005”、“2 31 2006”、“2 31 2007”、“2 31 2008”、“2 31 2009”、“2 40 1991”、“2 40 1992”、“2 40 1993”、“2 40 1994”、“2 40 1995”、“2 40 1996” “, “2 40 1997”, “2 40 1998”, “2 40 1999”, “2 40 2000”, “2 40 2001”, “2 40 2002”, “2 40 2003”, “2 40 2004”, “2 40 2005”、“2 40 2006”、“2 40 2007”、“2 40 2008”、“2 40 2009”、“2 41 1991”、“2 41 1992”、“2 41 1993”、“2 41 1994”、“2 41 1995”、“2 41 1996”、“2 41 1997”、“2 41 1998”、“2 41 1999”、“2 41 2000”、“2 41 2001”、“2 41 2002”、“2 41 2003”、“2 41 2004”、“2 41 2005”、“2 41 2006”、“2 41 2007”、“2 41 2008”、“2 41 2009”、“2 42 1991”、“2 42 1992”、“2 42 1993” ”、“2 42 1994”、“2 42 1995”、“2 42 1996”、“2 42 1997”、“2 42 1998”、“2 42 1999”、“2 42 2000”、“2 42 2001”、 “2 42 2002”、“2 42 2003”、“2 42 2004”、“2 42 2005”、“2 42 2006”、“2 42 2007”、“2 42 2008”、“2 42 2009”、“2 51 1991”、“2 51 1992”、“2 51 1993”、“2 51 1994”、“2 51 1995”、“2 51 1996”、“2 51 1997”、“2 51 1998”、“2 51 1999”、“2 51 2000”、“2 51 2001”、“2 51 2002”、“2 51 2003”、“2 51 2004”、“2 51 2005”、“2 51 2006”、“2 51 2007”、“2 51 2008”、“2 51 2009” ”、“2 52 1991”、“2 52 1992”、“2 52 1993”、“2 52 1994”、“2 52 1995”、“2 52 1996”、“2 52 1997”、“2 52 1998”、 “2 52 1999”、“2 52 2000”、“2 52 2001”、“2 52 2002”、“2 52 2003”、“2 52 2004”、“2 52 2005”、“2 52 2006”、“2 52 2007”、“2 52 2008”、“2 52 2009”、“2 53 1991”、“2 53 1992”、“2 53 1993”、“2 53 1994”、“2 53 1995”、“2 53 1996”、“2 53 1997”、“2 53 1998”、“2 53 1999”、“2 53 2000”、“2 53 2001”、“2 53 2002”、“2 53 2003”、“2 53 2004”、“2 53 2005”、“2 53 2006” ", "2 53 2007")), row.names = c(NA, 150L), .Names = c("ccode1", "ccode2", "year", "flow1", "flow2", "ID") , 类 = "data.frame")2 53 1999”、“2 53 2000”、“2 53 2001”、“2 53 2002”、“2 53 2003”、“2 53 2004”、“2 53 2005”、“2 53 2006”、“2 53” 2007")), row.names = c(NA, 150L), .Names = c("ccode1", "ccode2", "year", "flow1", "flow2", "ID"), class = "data 。框架”）2 53 1999”、“2 53 2000”、“2 53 2001”、“2 53 2002”、“2 53 2003”、“2 53 2004”、“2 53 2005”、“2 53 2006”、“2 53” 2007")), row.names = c(NA, 150L), .Names = c("ccode1", "ccode2", "year", "flow1", "flow2", "ID"), class = "data 。框架”）

我使用 livecycle Designer es2 开发了一个动态 pdf 表单，它是具有相关特征的产品列表。

我想知道表单的 2 个用户是否有办法生成他们的数据子集（即每个用户都会记录与产品子集相关的信息）并将数据从一个用户导入到第二个用户的表单中以进行组合两个用户条目？

我试图从一条记录中导出数据，然后将它们导入第二条记录，但我得到的结果是第二个用户的数据被第一个用户的数据覆盖。

任何想法？

我有两个包含域名的数据集：

df1：

df2:

我需要使用来自 df1 的 varA 值填充 df2 中的 urls 值以匹配域/url，因此输出将如下所示：

应删除 df2 中与 df1 中没有匹配域的所有域。

我有这个代码：

代码正在生成错误。

我如何解决它？任何可以工作的替代解决方案？

我有两个文件：文件 1：

文件 2：

现在我想通过忽略文件 2 的标题将它们合并到一个文件中，如下所示：

有谁知道如何做到这一点？

我有两个 FFT 代码，但我需要合并它们，因为它们似乎在某些部分运行良好。让我解释。第一个代码：

第二个代码：

而现在的问题。我有两个 FFT 代码，但我不知道如何使它们工作。好吧，第一个代码正确地显示了我的数据，在图表上你有上图，但比例错误，我需要上图位于底部图的位置。我不知道该怎么做。有任何想法吗？fft1 和 fft2 是数据数组。一切都发生在 300 秒 = 300000 毫秒内。

感谢@zck 更改代码后，从 scipy.signal import welch 看起来像这样

我应用了一些更改。我只缺少汉明窗，任何人都可以帮助，从这张图表中制作：

那个：

我有按日期和小时列分区的配置单元表。当我加载数据时，我将创建 24 个文件。我想将这 24 个文件合并到一个文件中。谁能建议我解决方案

有没有办法合并这两个对象，以便我可以获得所需的输出（最后一个代码片段）？我有一个对象 generated_calendar ，其中 Q1-Q4 的周期为 1-12 和周期内的周对象。

和

等...生成以下

你明白了，我将有一个 52 周的对象，我想将它合并到具有 WK 键的 generated_calendar 对象。