R语言如何将多个含缺失值的不同数据框合并为全年份统一数据框

前置准备 #

首先构造覆盖完整时间范围的基准年份表，保证最终结果不会缺失1960-2019年的任意年份：

full_years <- data.frame(Year = 1960:2019)

把所有待合并的指标数据集存入列表，方便批量处理（示例里两个数据集分别命名为lnd_km_df、lnd_prcnt_df，有更多数据集直接追加到列表即可）：

df_list <- list(lnd_km_df, lnd_prcnt_df)

tidyverse 简便实现 #

加载依赖包后用链式操作完成合并、补全、排序：

library(tidyverse)

BIG.DF <- df_list %>% 
  # 批量合并所有指标数据集，按年份匹配
  reduce(full_join, by = "Year") %>% 
  # 关联基准年份表补全所有缺失年份
  right_join(full_years, by = "Year") %>% 
  # 按年份降序排序，和示例展示顺序一致
  arrange(desc(Year))

base R 实现 #

无需额外安装依赖包的实现方式：

# 合并基准表与第一个指标数据集
BIG.DF <- merge(full_years, lnd_km_df, by = "Year", all.x = TRUE)
# 依次合并剩余所有指标数据集
BIG.DF <- merge(BIG.DF, lnd_prcnt_df, by = "Year", all.x = TRUE)
# 按年份降序排序
BIG.DF <- BIG.DF[order(-BIG.DF$Year), ]

结果导出说明 #

最终结果里无数据的位置默认是NA，如果需要导出为空白显示的文件，导出时设置空值参数即可，比如导出CSV：

write.csv(BIG.DF, "BIG_DF.csv", na = "", row.names = FALSE)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15770147