R语言中如何一次性合并多个行数不同的data.frame？

你可以借助purrr包的reduce()函数批量迭代执行连接操作，无需手动编写多次两两连接代码，支持任意数量的数据框合并。

完整实现代码 #

# 加载依赖包（dplyr提供连接函数，purrr提供reduce迭代函数）
library(tidyverse)

# 示例数据
df1<-data.frame(s=c(1,2,3,4,5,6,7),
                x=c('a','b','c','d','e', 'f', 'g'))
df2<-data.frame(k=c(6,7,8,9),
                x=c('a','b','c','d'))
df3<-data.frame(y=c(10,11,12,13,14),
                x=c('f','g','h','i','j'),
                u=c(8,7,4,5,3))
df4<-data.frame(z=c(8,7,9,1,3,4,6,2),
                x=c('a','b','c','d','f','e','h', 'j'))
df_aaa<-data.frame(w=c(1000,500),
                x=c('a','b'))
ghj_df<-data.frame(q=c(36,32,31,35,34,34,31,35,36),
                x=c('a','b','c','d','e','f','g','h','j'))

# 1. 把所有需要合并的数据框放入列表
df_list <- list(df1, df2, df3, df4, df_aaa, ghj_df)

# 2. 迭代执行内连接，公共列为x
inner_result <- reduce(df_list, inner_join, by = "x")

# 如果需要全连接（保留所有行，缺失值填NA），替换为full_join即可
full_result <- reduce(df_list, full_join, by = "x")

结果说明 #

• 内连接inner_join返回的是所有数据框的公共列x中都存在的观测，示例中只有x=a、x=b满足要求，最终得到2行7列的结果。
• 全连接full_join返回所有x的取值，对应数据没有的字段填充NA，最终得到10行7列的结果。
• 如果需要其他连接逻辑，替换inner_join为left_join、right_join即可；多公共列的场景下把by参数改为字符向量即可，例如by = c("id", "date")。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wesleysc352