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r - 在 r 中合并两个 df 替换缺失值

问题描述

我想在 R 中匹配两个相似的数据框。两个 dfs 都有部分相同的变量和一个键（id），其中包含缺失值：

library(tidyverse)

df1 <- as_tibble(list(id = seq(1:6),
                      v1 = c(1, 0, NA, 1, 0, NA),
                      v2 = c(NA, NA, 0, 0, 1, NA),
                      v3 = c(1, 0 , 1, 1, 1, NA)))
df1
# A tibble: 6 x 4
     id    v1    v2    v3
  <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1    NA     1
2     2     0    NA     0
3     3    NA     0     1
4     4     1     0     1
5     5     0     1     1
6     6    NA    NA    NA

df2 <- as_tibble(list(id = seq(1:6),
                      v1 = c(1, NA, 0, 1, 0, 1),
                      v2 = c(1, 0, 0, NA, 1, 1),
                      v4 = c(0, 1, 0, NA, NA, NA)))

df2
# A tibble: 6 x 4
     id    v1    v2    v4
  <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     1     0
2     2    NA     0     1
3     3     0     0     0
4     4     1    NA    NA
5     5     0     1    NA
6     6     1     1    NA

我想将它们合并到一个看起来像这样的df：

     id    v1    v2    v3    v4
  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     1     1     0
2     2     0     0     0     1
3     3     0     0     1     0
4     4     1     0     1    NA
5     5     0     1     1    NA
6     6     1     1    NA    NA

到目前为止，我已经尝试了来自 dplyr 的所有类型的连接，但不知何故我没有得到它。

标签： rmerge

解决方案

更好的答案，与我的第一个相比：

bind_rows(df1, df2) %>%
  group_by(id) %>%
  summarise_all(~ coalesce(.[1], .[2]))

## A tibble: 6 x 5
#      id    v1    v2    v3    v4
#   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     1     1     1     0
# 2     2     0     0     0     1
# 3     3     0     0     1     0
# 4     4     1     0     1    NA
# 5     5     0     1     1    NA
# 6     6     1     1    NA    NA

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