Сопоставление столбцов в R

Это может быть не самый простой/быстрый способ, но мой метод будет заключаться в повороте/развороте.

library(tidyverse)

data %>%
  pivot_longer(cols = colnames(data), #this assumes that only your years are the columns in the data.
               names_to = "year",
               values_to = "code") %>%
  mutate(id_code = code) %>% #This will line up the codes on the same row in the next step.
  pivot_wider(id_cols = "id_code",
              names_from = "year",
              values_from = "code",
              values_fill = NULL #This will ensure that all the missing values are the same, change if appropriate.
              ) %>%
  select(-id_code) #drop the id column if no longer required.

Я думаю, что это было бы проще, чем использовать соединения, но могут быть и лучшие способы, кто-то может прийти с решением rowwise().

код

library(data.table)

Reduce(f = function(x, y) merge(x, y, by = c("i"), all = T), lapply(list(df1, df2, df3), function(x) setDT(x)[, i := x[, 1L]]))

Пример данных

df1 <- data.frame(`2005` = c(1,3,6,7,12))
df2 <- data.frame(`2006` = c(12,2,4,7,10))
df3 <- data.frame(`2007` = c(4,100))

полученные результаты

#      i X2005 X2006 X2007
# 1:   1     1    NA    NA
# 2:   2    NA     2    NA
# 3:   3     3    NA    NA
# 4:   4    NA     4     4
# 5:   6     6    NA    NA
# 6:   7     7     7    NA
# 7:  10    NA    10    NA
# 8:  12    12    12    NA
# 9: 100    NA    NA   100

детальное объяснение

Здесь один лайнер разбивается на три строки (шага).

Вы упомянули, что ваши data.frames хранятся отдельно, поэтому мы добавляем их в список.

dfs <- list(df1, df2, df3)

Затем мы применяем к каждой из ваших таблиц в списке и создаем универсальный столбец, который мы можем объединить позже, столбец будет называться «i». setDT превращает data.frames в data.table, а i := x[x, 1L] гарантирует, что значение i будет вашим значением.

dfs <- lapply(dfs, function(x) setDT(x)[, i := x[, 1L]])

Затем мы можем использовать базовую функцию Reduce, чтобы объединить список таблиц в универсальном столбце i. Функция сокращения имеет два значения: x — это предыдущий результат (объединение), а y — новое значение (следующая таблица для слияния).

Reduce(f = function(x, y) merge(x, y, by = c("i"), all = T), dfs)