Связать строки, выбрав имена столбцов из списка?

Слишком просто? Всегда ли Age и SB находятся на первом и втором месте?

list <- as.data.frame(c(x[1:2],y[1:2],z[1:2]))

У меня нет вашего вопроса, но это помогает?

bind_rows( (x %>% select(SN, Age)), (y %>% select(SN, Age)), z)
    SN Age
1    1   1
2    2   2
3    3   3
4    4   4
5    5   5
6    6   6
7    7   7
8    8   8
9    9   9
10  10  10
11  11  11
12  12  12
13  13  13
14  14  14
15  15  15
16  16  16
17  17  17
18  18  18
19  19  19
20  20  20
21  21  21
22  22  22
23  23  23
24  24  24
25  25  25
26   1   1
27   2   2
28   3   3
29   4   4
30   5   5
31   6   6
32   7   7
33   8   8
34   9   9
35  10  10
36  11  11
37  12  12
38  13  13
39  14  14
40  15  15
41  16  16
42  17  17
43  18  18
44  19  19
45  20  20
46  21  21
47  22  22
48  23  23
49  24  24
50  25  25
51   1   1
52   2   2
53   3   3
54   4   4
55   5   5
56   6   6
57   7   7
58   8   8
59   9   9
60  10  10
61  11  11
62  12  12
63  13  13
64  14  14
65  15  15
66  16  16
67  17  17
68  18  18
69  19  19
70  20  20
71  21  21
72  22  22
73  23  23
74  24  24
75  25  25
76   1   1
77   2   2
78   3   3
79   4   4
80   5   5
81   6   6
82   7   7
83   8   8
84   9   9
85  10  10
86  11  11
87  12  12
88  13  13
89  14  14
90  15  15
91  16  16
92  17  17
93  18  18
94  19  19
95  20  20
96  21  21
97  22  22
98  23  23
99  24  24
100 25  25
101  1   1
102  2   2
103  3   3
104  4   4
105  5   5
106  6   6
107  7   7
108  8   8
109  9   9
110 10  10
111 11  11
112 12  12
113 13  13
114 14  14
115 15  15
116 16  16
117 17  17
118 18  18
119 19  19
120 20  20
121 21  21
122 22  22
123 23  23
124 24  24
125 25  25

Это достаточно просто?

xyz <- bind_rows(select(x, SN, Age), select(y, SN, Age), select(z, SN, Age))

Если вам нужно общее решение, которое также будет работать, когда в вашем списке фреймов данных более трех элементов:

library(dplyr)

x <- data.frame("SN" = 1:25,"Age" = 1:25,"Gender" = rep(c("Male","Female"),25))
y <- data.frame("SN" = 1:25,"Age" = 1:25,"Occupation" = rep(c("Barber","Doctor"),25))
z <- data.frame("SN" = 1:25,"Age" = 1:25)
lst <- list(x,y,z)

df <- do.call(rbind, lapply(lst, select, SN, Age))

Вот решение data.table, которое будет работать с любым data.table, имеющим любое количество столбцов. Он выстраивает столбцы в соответствии с их именами и заполняет все пробелы NA там, где это необходимо. Вы всегда можете использовать тот же подход для любого количества data.tables.

library(data.table)
library(magrittr)

x <- data.frame("SN" = 1:25,"Age" = 1:25,"Gender" = rep(c("Male","Female"),25))
y <- data.frame("SN" = 1:25,"Age" = 1:25,"Occupation" = rep(c("Barber","Doctor"),25))
z <- data.frame("SN" = 1:25,"Age" = 1:25)

listy <- list(x,y,z)

a <- rbindlist(listy,
               use.names = TRUE,
               fill = TRUE) %>% 
  .[, .(SN, Age)]

^{Created on 2019-02-27 by the reprex package (v0.2.1)}

Данный

lst <- c(x,y,z)

оказывается, что мы можем сделать

out <- unstack(stack(lst))
head(out)
#  SN Age
#1  1   1
#2  2   2
#3  3   3
#4  4   4
#5  5   5
#6  6   6

Подход с purrr:

library(purrr)
lst %>% map_dfr(`[`, c("SN", "Age"))

В котором говорится, сопоставьте функцию извлечения [ с элементами «SN» и «Возраст» из каждого списка, затем свяжите все эти элементы в data.frame df — и эй, пока вы связываете их вместе, пожалуйста, свяжите рВот так dfr.

Я подошел к этому так же, как igorkf, но немного изменил синтаксис:

xyz <- x %>% select(SN, age) %>%      
    bind_rows(y %>% select(SN, age) %>%       
    bind_rows(z %>% select(SN, age))