按行差异列合并数据集

Question

我需要按行合并数据集,但它们具有不同的列.如何轻松地让R合并行,添加缺少的列并用NAs填充缺少的列？目前我会这样做(多次合并非常耗时):

创建假数据......

x1<-LETTERS[1:3]
x2<-letters[1:3]
x3<-rnorm(3)
x4<-rnorm(3)
x5<-rnorm(3)

具有一些相似列的多个data.frames的示例,一些不同...

data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
data.frame(x1,x3,x4,x5)
data.frame(x2,x3,x4,x5)
data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)

我现在如何合并......

DF<-data.frame(rbind(data.frame(x1,x2,x3,x4,x5),
data.frame(x1,x2,x3,x4,x5),
data.frame("x2"=rep(NA,3),data.frame(x1,x3,x4,x5)),
data.frame("x1"=rep(NA,3),data.frame(x2,x3,x4,x5))))

DF

编辑:我尝试了如下建议的代码:

l <- list(data.frame(x1,x2,x3,x4,x5),
          data.frame(x1,x3,x4,x5),
          data.frame(x2,x3,x4,x5),
          data.frame(x1,x2,x3,x4,x5))

merger <- function(l) lapply(2:length(l), function(x) merge(l[[x-1]], l[[x]], all=TRUE)) 
while (length(l) != 1) l<-merger(l) 

l

产量:

[[1]]
  x1       x3      x4        x5 x2
1  A  0.25492 0.30160  0.259287  a
2  B -0.25937 0.45936 -0.075415  b
3  C -0.53493 1.18316  0.627335  c

不:

> DF
     x1   x2       x3      x4        x5
1     A    a  0.25492 0.30160  0.259287
2     B    b -0.25937 0.45936 -0.075415
3     C    c -0.53493 1.18316  0.627335
4     A    a  0.25492 0.30160  0.259287
5     B    b -0.25937 0.45936 -0.075415
6     C    c -0.53493 1.18316  0.627335
7     A <NA>  0.25492 0.30160  0.259287
8     B <NA> -0.25937 0.45936 -0.075415
9     C <NA> -0.53493 1.18316  0.627335
10 <NA>    a  0.25492 0.30160  0.259287
11 <NA>    b -0.25937 0.45936 -0.075415
12 <NA>    c -0.53493 1.18316  0.627335

编辑2:很抱歉延长我原来的帖子,但我的低级代表不允许我回答我自己的问题.

结合Jaron和daroczig的反应可以得到我想要的结果.我不想将每个数据框分配给一个对象,因此将它们组合为一个列表然后使用rbind fill非常合适(参见下面的代码)

谢谢你们俩!

x1<-LETTERS[1:3] 
x2<-letters[1:3] 
x3<-rnorm(3) 
x4<-rnorm(3) 
x5<-rnorm(3)

DFlist<-list(data.frame(x1,x2,x3,x4,x5), 
             data.frame(x1,x3,x4,x5),
             data.frame(x2,x3,x4,x5), 
             data.frame(x1,x2,x3,x4,x5))

rbind.fill(DFlist) 

Answer 1

我不得不读你的问题之前好几次我明白你要找的,但也许你想rbind.fill从plyr:

d1 <- data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
d2 <- data.frame(x1,x3,x4,x5)
d3 <- data.frame(x2,x3,x4,x5)
d4 <- data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)

> rbind.fill(d1,d4,d2,d3)
     x1   x2        x3         x4         x5
1     A    a 1.1216923  0.9236393  0.2749292
2     B    b 1.1913278  1.1145664 -0.5070576
3     C    c 0.2837657 -0.6631544 -1.0675885
4     A    a 1.1216923  0.9236393  0.2749292
5     B    b 1.1913278  1.1145664 -0.5070576
6     C    c 0.2837657 -0.6631544 -1.0675885
7     A <NA> 1.1216923  0.9236393  0.2749292
8     B <NA> 1.1913278  1.1145664 -0.5070576
9     C <NA> 0.2837657 -0.6631544 -1.0675885
10 <NA>    a 1.1216923  0.9236393  0.2749292
11 <NA>    b 1.1913278  1.1145664 -0.5070576
12 <NA>    c 0.2837657 -0.6631544 -1.0675885