如何在R中合并多个DataFrame，保留共享列并新增非共享列？

你可以用以下两种常用方法实现需求，它们会自动识别所有列、填充缺失值，无需手动处理共享/非共享列：

方法1：使用dplyr的bind_rows() #

dplyr包的bind_rows()函数原生支持合并列名不完全匹配的DataFrame，自动将所有出现过的列纳入结果，缺失值用NA填充。

示例代码： #

# 加载dplyr包
library(dplyr)

# 构造你的示例数据
df_2016 <- data.frame(year = 2016, id = 1:3, fav_food = c("pizza", "sushi", "burger"))
df_2017 <- data.frame(year = 2017, id = 1:3, fav_movie = c("Inception", "Matrix", "Interstellar"))
df_2018 <- data.frame(year = 2018, id = 1:3, degree = c("Bachelor", "Master", "PhD"))

# 合并DataFrame
df_2016_2018 <- bind_rows(df_2016, df_2017, df_2018)

合并后的结果会包含year、id、fav_food、fav_movie、degree所有列，对应年份没有的列会自动填充NA。

方法2：使用data.table的rbindlist() #

如果处理的是大数据量，data.table包的rbindlist()效率更高，设置fill=TRUE参数即可实现缺失列的NA填充。

示例代码： #

# 加载data.table包
library(data.table)

# 构造示例数据（同上）
df_2016 <- data.frame(year = 2016, id = 1:3, fav_food = c("pizza", "sushi", "burger"))
df_2017 <- data.frame(year = 2017, id = 1:3, fav_movie = c("Inception", "Matrix", "Interstellar"))
df_2018 <- data.frame(year = 2018, id = 1:3, degree = c("Bachelor", "Master", "PhD"))

# 合并DataFrame，fill=TRUE填充缺失值
df_2016_2018 <- rbindlist(list(df_2016, df_2017, df_2018), fill = TRUE)

# 若需要转回data.frame格式
df_2016_2018 <- as.data.frame(df_2016_2018)

这两种方法都完全满足你的需求：自动识别共享列、创建非共享列、按行绑定并填充缺失值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Taya Prince