2012-07-12 40 views
1

我试图连接两个data.tables相同的方式,我将参加与合并(数据帧)与所有= TRUE,就像这样:加入data.table似乎与被替换值NA的

> x = data.frame(index = 1:10) 
> y = data.frame(index = c(2,4,6), weight = c(0.2, 0.3, 0.5)) 
> x 
    index 
1  1 
2  2 
3  3 
4  4 
5  5 
6  6 
7  7 
8  8 
9  9 
10 10 
> y 
    index weight 
1  2 0.2 
2  4 0.3 
3  6 0.5 
> merge(x,y, all=TRUE) 
    index weight 
1  1  NA 
2  2 0.2 
3  3  NA 
4  4 0.3 
5  5  NA 
6  6 0.5 
7  7  NA 
8  8  NA 
9  9  NA 
10 10  NA 

我有两个数据表,匹配,权重和铸造,这是一个演员函数的结果。他们的钥匙都是“索引”。

> matched.weights 
     index 
[1,]  1 
[2,]  2 
[3,]  3 
[4,]  4 
[5,]  5 
[6,]  6 
[7,]  7 
[8,]  8 
[9,]  9 
[10,] 10 
First 10 rows of 14708 printed. 
> casted 
     index   1   2 
[1,] 10002 0.0049024578 3.057794e-03 
[2,] 10129 0.0011064567 8.481497e-04 
[3,] 10171 0.0012964050 5.540875e-03 
[4,] 10177 0.0008181397 6.981567e-04 
[5,] 10187 0.0060350971 2.156695e-03 
[6,] 1022 0.0011320117 8.665125e-04 
[7,] 10250 0.0047892924 7.725221e-03 
[8,] 10262 0.0044724898 8.787161e-06 
[9,] 10286 0.0016650838 7.162887e-05 
[10,] 10299 0.0015840791 5.578903e-03 
First 10 rows of 305 printed. 

我得到这个错误,当我尝试将它们合并:

> merge(matched.weights, casted, all=TRUE) 
Error in setcolorder(dt, c(setdiff(names(dt), end), end)) : 
    neworder is length 5 but x has 3 columns. 

当我使用data.table语法,它取代NA的数据项:

> merged = casted[matched.weights] 
> merged 
     index X1 X2 
[1,]  1 NA NA 
[2,]  2 NA NA 
[3,]  3 NA NA 
[4,]  4 NA NA 
[5,]  5 NA NA 
[6,]  6 NA NA 
[7,]  7 NA NA 
[8,]  8 NA NA 
[9,]  9 NA NA 
[10,] 10 NA NA 
First 10 rows of 14708 printed. 
> merged[10002] 
    index X1 X2 
[1,] 10002 NA NA 
> sum(merged[[2]], na.rm=T) 
[1] 0 

灿有谁向我解释发生了什么事?

+0

这是预期的行为。你应该使用'merge'来代替。 – Andrie 2012-07-12 14:06:37

+0

@Andrie但是OP在merge中遇到错误。 – 2012-07-12 14:09:36

+0

我想我们读的是不同的问题。我会发布一个答案。 – Andrie 2012-07-12 14:13:29

回答

1

如果你想merge两个数据表(在全外的意识加盟,类似于all=TRUE),你需要使用merge.data.table

library(data.table) 
dtx <- data.table(x, key="index") 
dty <- data.table(y, key="index") 
merge(dtx,dty, all=TRUE) 
    index weight 
1  1  NA 
2  2 0.2 
3  3  NA 
4  4 0.3 
5  5  NA 
6  6 0.5 
7  7  NA 
8  8  NA 
9  9  NA 
10 10  NA 

这是你使用时,作为同样的结果数据帧(但速度要快得多)。

值得注意的是merge的某些功能在data.table的最新版本中得到了改进,因此请务必获得最新的稳定版本。我正在使用1.8.0版本。