合并两个数据帧R：一个包含每个因素一行，其他包含每个因素多行

Question

更新：我道歉......我应该已经指定了有对于一些测试遗漏值（来进行ñ倍，其他机构所做的m次），和我想那将影响基于merge documentation答案：

all.x逻辑;如果为TRUE，则额外的行将被添加到输出中，对于y中没有匹配行的x中的每一行都会添加一行。这些行将在那些通常用来自y的值填充的列中具有NAs。缺省值为FALSE，因此只有包含x和y数据的行才会包含在输出中。

我不希望这两个选项中的任何一个：即，我不希望只保留匹配的行/列值，也不希望使用NA填充不匹配的行/列交集值。

---

我有来自实验的数据，并将我的化学成分存储在一个文件中，并在另一个文件中进行测试。我想合并这些，这样我就可以绘制由组成因素水平面向的箱型图，但我很难搞清楚如何去做。下面是一些例子的数据（按上述调整）：

set.seed(1) 
df.ids <- data.frame(lot=c("A","B","C"), 
        var1=c(1,2,3), 
        var2=c(4,5,6)) 

df.testing <- data.frame(lot=c(rep("A",4), rep("B",4),rep("C",4)), 
         test1=rep(c(runif(3,min=1,max=5),NA),3), 
         test2=rep(c(runif(2,min=1,max=5),NA,NA),3), 
         test3=rep(runif(4,min=1,max=5),3)) 

就像我的真实数据，这些ID数据帧每个因子水平一列，但测试数据有多个每次测试重复。我可以如何合并这些东西，以便我填写每个作品的作品？换句话说，我得到的数据帧应该是这样的：

| lot | test1 | test2 | test3 | var1 | var2 | 
|-----+----------+----------+----------+------+------| 
| A | 2.062035 | 4.632831 | 4.593559 | 1 | 4 | 
| A | 2.488496 | 1.806728 | 4.778701 | 1 | 4 | 
| A | 3.291413 | NA  | 3.643191 | 1 | 4 | 
| A |  NA | NA  | 3.516456 | 1 | 4 | 
| B | 2.062035 | 4.632831 | 4.593559 | 2 | 5 | 
| B | 2.488496 | 1.806728 | 4.778701 | 2 | 5 | 
| B | 3.291413 | NA  | 3.643191 | 2 | 5 | 
| B |  NA | NA  | 3.516456 | 2 | 5 | 
| C | 2.062035 | 4.632831 | 4.593559 | 3 | 6 | 
| C | 2.488496 | 1.806728 | 4.778701 | 3 | 6 | 
| C | 3.291413 | NA  | 3.643191 | 3 | 6 | 
| C |  NA | NA  | 3.516456 | 3 | 6 | 

最后，我想所有我想要做的是比赛唯一的批号ID，然后就从df.ids复制值每它的列成df.testing。我只是不知道如何（当然，我想用for()循环来做，但我确定有更好的方法）！

Answer 1

您只需重新排列列的顺序：

> merge(df.ids, df.testing) 
    lot var1 var2 test1 test2 
1 A 1 4 3.389578 11.55608 
2 A 1 4 9.502077 15.47929 
3 A 1 4 9.173870 17.18321 
4 B 2 5 4.349115 12.85377 
5 B 2 5 2.815137 14.45693 
6 B 2 5 6.947180 17.45857 
7 C 3 6 9.085507 17.92857 
8 C 3 6 6.155680 12.58901 
9 C 3 6 6.662026 19.92715 

> merge(df.ids, df.testing)[c(1,4:5,2:3)] 
    lot test1 test2 var1 var2 
1 A 3.389578 11.55608 1 4 
2 A 9.502077 15.47929 1 4 
3 A 9.173870 17.18321 1 4 
4 B 4.349115 12.85377 2 5 
5 B 2.815137 14.45693 2 5 
6 B 6.947180 17.45857 2 5 
7 C 9.085507 17.92857 3 6 
8 C 6.155680 12.58901 3 6 
9 C 6.662026 19.92715 3 6 

这原来是一个内部联接，因为在合并，由列没有丢失物品，但by.x和可以选择.y参数，以便在需要时获得左外连接或右外连接。如果由于某种原因，您想要维护df.testing中的项目顺序，您需要创建一个可以继续使用的列，然后再按order（）编写。