A função eatdo meu pacote safejoin possui esse recurso, se você fornecer uma lista de data.frames como segunda entrada, ela os juntará recursivamente à primeira entrada.
Emprestando e estendendo os dados da resposta aceita:
x <- data_frame(i = c("a","b","c"), j = 1:3)
y <- data_frame(i = c("b","c","d"), k = 4:6)
z <- data_frame(i = c("c","d","a"), l = 7:9)
z2 <- data_frame(i = c("a","b","c"), l = rep(100L,3),l2 = rep(100L,3)) # for later
# devtools::install_github("moodymudskipper/safejoin")
library(safejoin)
eat(x, list(y,z), .by = "i")
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7
Não precisamos pegar todas as colunas, podemos usar auxiliares selecionados de tidyselect e escolher (à medida que partimos de .xtodas as .xcolunas são mantidas):
eat(x, list(y,z), starts_with("l") ,.by = "i")
# # A tibble: 3 x 3
# i j l
# <chr> <int> <int>
# 1 a 1 9
# 2 b 2 NA
# 3 c 3 7
ou remova os específicos:
eat(x, list(y,z), -starts_with("l") ,.by = "i")
# # A tibble: 3 x 3
# i j k
# <chr> <int> <int>
# 1 a 1 NA
# 2 b 2 4
# 3 c 3 5
Se a lista for nomeada, os nomes serão usados como prefixos:
eat(x, dplyr::lst(y,z), .by = "i")
# # A tibble: 3 x 4
# i j y_k z_l
# <chr> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7
Se houver conflito de colunas, o .conflict argumento permitirá que você o resolva, por exemplo, pegando o primeiro / segundo, adicionando-os, juntando-os ou aninhando-os.
mantenha primeiro:
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = ~.x)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7
mantenha por último:
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = ~.y)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 a 1 NA 100
# 2 b 2 4 100
# 3 c 3 5 100
adicionar:
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = `+`)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 a 1 NA 109
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 107
coalescer:
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = dplyr::coalesce)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 100
# 3 c 3 5 7
ninho:
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = ~tibble(first=.x, second=.y))
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l$first $second
# <chr> <int> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9 100
# 2 b 2 4 NA 100
# 3 c 3 5 7 100
NAvalores podem ser substituídos usando o .fillargumento
eat(x, list(y, z), .by = "i", .fill = 0)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <dbl> <dbl>
# 1 a 1 0 9
# 2 b 2 4 0
# 3 c 3 5 7
Por padrão, é um aprimorado, left_joinmas todas as junções dplyr são suportadas por meio do .modeargumento, junções difusas também são suportadas por meio do match_fun
argumento (está agrupado em torno do pacote fuzzyjoin) ou fornecendo uma fórmula como ~ X("var1") > Y("var2") & X("var3") < Y("var4")a do
byargumento.