Я думаю, у этого будет простой ответ, но я не могу это решить! Ниже приведен пример использования набора данных iris:
a <- table(iris[,2])
b <- table(iris[,3])
Как мне добавить эти две таблицы вместе? Например, переменная 3 будет иметь значение 27 (26 + 1) и переменную 3.3 значение 8 (6 + 2) в новой выходной таблице.
Любая помощь очень ценится.
Это будет работать, если вы хотите использовать переменные, присутствующие в a и b:
n <- intersect(names(a), names(b))
a[n] + b[n]
# 3 3.3 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 4 4.1 4.2 4.4
# 27 8 8 5 4 7 5 6 4 5 5
Если вы хотите использовать все переменные:
n <- intersect(names(a), names(b))
res <- c(a[!(names(a) %in% n)], b[!(names(b) %in% n)], a[n] + b[n])
res[order(names(res))] # sort the results
temp<-merge(a,b,by='Var1')
temp$sum<-temp$Freq.x + temp$Freq.y
Var1 Freq.x Freq.y sum
1 3 26 1 27
2 3.3 6 2 8
3 3.5 6 2 8
4 3.6 4 1 5
5 3.7 3 1 4
6 3.8 6 1 7
7 3.9 2 3 5
8 4 1 5 6
9 4.1 1 3 4
10 4.2 1 4 5
11 4.4 1 4 5
Вот еще один:
transform(merge(a,b, by="Var1"), sum=Freq.x + Freq.y)
Var1 Freq.x Freq.y sum
1 3 26 1 27
2 3.3 6 2 8
3 3.5 6 2 8
4 3.6 4 1 5
5 3.7 3 1 4
6 3.8 6 1 7
7 3.9 2 3 5
8 4 1 5 6
9 4.1 1 3 4
10 4.2 1 4 5
11 4.4 1 4 5
Здесь немного замученная однострочная версия решения merge():
do.call(function(Var1, Freq.x, Freq.y) data.frame(Var1=Var1, Freq=rowSums(cbind(Freq.x, Freq.y))), merge(a, b, by="Var1"))
Здесь один, если вы хотите использовать все переменные:
do.call(function(Var1, Freq.x, Freq.y) data.frame(Var1=Var1, Freq=rowSums(cbind(Freq.x, Freq.y), na.rm=TRUE)), merge(a, b, by="Var1", all=TRUE))
В отличие от однострочного transform(), он не накапливает .x и .y, поэтому его можно использовать итеративно.
Функция слияния пакета data.table может быть тем, что вам нужно: https://rpubs.com/ronasta/join_data_tables