大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了R通过具有多年观察的变量连接表，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我有多个表都具有相同的变量名称，我想通过 ID 连接这些表，但每个表都代表另一个年份。如果我使用inner.join，它会正确地只在每个表中保留这些ID，但它会为观察创建新的变量（即X变成X.x和X.y在同一行）。我可以使用 rbind，但是当我只想要那些出现在每个表中的数据时，它会保留所有数据。
library(dplyr)
df1 <- data.frame(x1 = 1:3,x2 = c(12,14,11),year = 2020)
df2 <- data.frame(x1 = 2:4,x2 = c(15,17,13),year = 2021)
dfall <- inner_join(df1,df2,by="x1")
结果：
x1 x2.x year.x x2.y year.y
2 14 2020 15 2021
3 11 2020 17 2021
但我想要这个：
x1 x2 year
2 14 2020
2 15 2021
3 11 2020
3 17 2021
是否有可以执行此操作的连接？
dplyr::bind_rows 然后 filter 会起作用：
bind_rows(df1,df2) %>%
filter(x1 %in% intersect(df1$x1,df2$x1))
如果需要，您可以将输出通过管道传输到 arrange(x1) 以对输出进行排序。
输出
x1 x2 year
1 2 14 2020
2 3 11 2020
3 2 15 2021
4 3 17 2021
library(tidyr) # pivot_longer
inner_join(df1,df2,by="x1") %>%
pivot_longer(-x1,names_pattern="(.*)\\.(.*)",names_to=c(".value","val")) %>%
SELEct(-val)
# # A tibble: 4 x 3
# x1 x2 year
# <int> <dbl> <dbl>
# 1 2 14 2020
# 2 2 15 2021
# 3 3 11 2020
# 4 3 17 2021
试试这个。到目前为止，这是您两种方法的内在连接。
dfall <- inner_join(rbind(df1,df2),inner_join(df1,by="x1") %>% SELEct(x1))
这是另一种选择。它创建一个列 n，它等于每个 x1 出现的次数，然后只过滤那些出现次数与 year 的不同值一样多的列。如果您想要出现在超过一年/表中的任何记录，而不是出现在每一年/表中的记录，您可以将 n==length(unique(year)) 更改为 n>=2。这个很好，因为它很容易扩展到大量输入表。
dfall <- rbind(df1,df2) %>%
add_count(x1) %>%
filter(n==length(unique(year))) %>%
SELEct(-n)
以上是大佬教程为你收集整理的R通过具有多年观察的变量连接表全部内容，希望文章能够帮你解决R通过具有多年观察的变量连接表所遇到的程序开发问题。
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