如何合并R语言中的tab1与tab2数据框以得到指定格式？

你创建的两个数据框代码如下：

tab1 <- medivmind %>% select(medi_total_factor, participant_id)  %>% 
  filter(!is.na(medi_total_factor)) %>%
  count(medi_total_factor, .drop = FALSE) %>% add_column(diet = "medi") %>%
  rename(n_medi = n, score = medi_total_factor)
# DF1输出示例
   score n_medi diet  
1      0      0 medi  
2    0.5      0 medi  
3      1      7 medi  
...  

tab2 <- medivmind %>% select(mind_total_factor, participant_id) %>% 
  filter(!is.na(mind_total_factor)) %>%
  count(mind_total_factor, .drop = FALSE) %>% add_column(diet = "mind") %>%
  rename(n_mind = n, score = mind_total_factor)
# DF2输出示例
   score n_mind diet  
1      0      0 mind  
2    0.5      0 mind  
3      1      0 mind  
...  

你期望合并后的格式为：

score n_mind diet  
1      0      0 mind  
2      0      0 medi  
3    0.5      0 mind  
4    0.5      0 medi  
... 

但使用rbind、cbind、left_join得到的是错误格式，例如：

score n_medi diet score n_mind diet  
1      0      0 medi     0      0 mind  
2    0.5      0 medi   0.5      0 mind  
...  

正确合并方案 #

核心问题是两个数据框的计数列名不一致（n_medi vs n_mind），导致无法直接按行合并，以下是两种可行方法：

方法1：统一列名后用rbind合并

先将两个数据框的计数列改为相同名称，再执行行合并：

library(dplyr)
# 统一tab1的计数列名
tab1_unified <- tab1 %>% rename(n_mind = n_medi)
# 合并两个数据框
combined_df <- rbind(tab1_unified, tab2)
# 按score和diet排序，匹配期望的输出顺序
combined_df <- combined_df %>% arrange(score, diet)

方法2：用bind_rows自动补全后整理列

dplyr的bind_rows可自动处理列名差异，缺失列填充为NA，之后再合并计数列：

library(dplyr)
# 合并数据框
combined_df <- bind_rows(tab1, tab2)
# 合并n_medi和n_mind列，空值填充为0
combined_df <- combined_df %>% 
  mutate(n_mind = coalesce(n_medi, n_mind)) %>%
  select(score, n_mind, diet) %>%
  arrange(score, diet)

两种方法最终都能得到你需要的合并结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Devon Fox