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最近的解决方案是使用dplyr的bind_rows功能，我认为它比的效率更高smartbind。
df1 <- data.frame(a = c(1:5), b = c(6:10))
df2 <- data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20), c = LETTERS[1:5])
dplyr::bind_rows(df1, df2)
a b c
1 1 6 <NA>
2 2 7 <NA>
3 3 8 <NA>
4 4 9 <NA>
5 5 10 <NA>
6 11 16 A
7 12 17 B
8 13 18 C
9 14 19 D
10 15 20 EABC无法将列从字符转换为数字。有没有办法先转换列？
您可以smartbind从gtools包装中使用。
例：
library(gtools)
df1 <- data.frame(a = c(1:5), b = c(6:10))
df2 <- data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20), c = LETTERS[1:5])
smartbind(df1, df2)
# result
a b c
1.1 1 6 <NA>
1.2 2 7 <NA>
1.3 3 8 <NA>
1.4 4 9 <NA>
1.5 5 10 <NA>
2.1 11 16 A
2.2 12 17 B
2.3 13 18 C
2.4 14 19 D
2.5 15 20 Esmartbind使用两个大数据帧（总共大约3 * 10 ^ 6行），并在10分钟后中止了它。
如果df1中的列是df2中的列的子集（按列名）：
df3 <- rbind(df1, df2[, names(df1)])另一种选择data.table：
library(data.table)
df1 = data.frame(a = c(1:5), b = c(6:10))
df2 = data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20), c = LETTERS[1:5])
rbindlist(list(df1, df2), fill = TRUE)rbinddata.table只要将对象转换为data.table对象，它也将起作用
rbind(setDT(df1), setDT(df2), fill=TRUE)在这种情况下也将起作用。当您有几个data.tables并且不想构造一个列表时，这可能是更可取的。
intersect方法）仅适用于2个数据帧，并且难以轻易概括。
大多数基本R答案都解决了仅一个data.frame具有附加列或结果data.frame具有列相交的情况。由于OP写的是我希望保留bind之后不匹配的列，因此使用基数R方法解决此问题的答案可能值得发布。
下面，我介绍两种基本的R方法：一种更改原始data.frames，另一种不更改。另外，我提供了一种将无损方法推广到两个以上data.frames的方法。
首先，让我们获取一些样本数据。
# sample data, variable c is in df1, variable d is in df2
df1 = data.frame(a=1:5, b=6:10, d=month.name[1:5])
df2 = data.frame(a=6:10, b=16:20, c = letters[8:12])两个data.frame，更改原件
为了保留两个data.frame中的所有列rbind（并允许该函数正常工作而不会导致错误），您将NA列添加到每个data.frame中，并填写了适当的缺失名称使用setdiff。
# fill in non-overlapping columns with NAs
df1[setdiff(names(df2), names(df1))] <- NA
df2[setdiff(names(df1), names(df2))] <- NA现在，rbind-em
rbind(df1, df2)
a b d c
1 1 6 January <NA>
2 2 7 February <NA>
3 3 8 March <NA>
4 4 9 April <NA>
5 5 10 May <NA>
6 6 16 <NA> h
7 7 17 <NA> i
8 8 18 <NA> j
9 9 19 <NA> k
10 10 20 <NA> l请注意，前两行更改了原始data.frames，df1和df2，并向两者都添加了完整的列集。
两个data.frame，请勿更改原始数据
若要保留原始data.frames的完整性，请首先遍历不同的名称，然后使用来返回NA的命名向量，这些向量将与data.frame串联在一起c。然后，data.frame将结果转换为的适当data.frame rbind。
rbind(
data.frame(c(df1, sapply(setdiff(names(df2), names(df1)), function(x) NA))),
data.frame(c(df2, sapply(setdiff(names(df1), names(df2)), function(x) NA)))
)许多data.frame，请勿更改原始数据
如果您有两个以上data.frame，可以执行以下操作。
# put data.frames into list (dfs named df1, df2, df3, etc)
mydflist <- mget(ls(pattern="df\\d+"))
# get all variable names
allNms <- unique(unlist(lapply(mydflist, names)))
# put em all together
do.call(rbind,
lapply(mydflist,
function(x) data.frame(c(x, sapply(setdiff(allNms, names(x)),
function(y) NA)))))也许看不到原始data.frames的行名更好一点？然后做这个。
do.call(rbind,
c(lapply(mydflist,
function(x) data.frame(c(x, sapply(setdiff(allNms, names(x)),
function(y) NA)))),
make.row.names=FALSE))mydflist <- list(as, dr, kr, hyt, ed1, of)。这应该构造一个列表对象，该对象不会增加环境的大小，而只是指向列表的每个元素（只要您以后不更改任何内容）。操作后，为了安全起见，请删除列表对象。
我编写了一个函数来执行此操作，因为我喜欢用代码告诉我是否出了问题。此函数将明确告诉您哪些列名不匹配以及类型是否不匹配。然后，它将尽最大努力将data.frames组合在一起。限制是您一次只能合并两个data.frame。
### combines data frames (like rbind) but by matching column names
# columns without matches in the other data frame are still combined
# but with NA in the rows corresponding to the data frame without
# the variable
# A warning is issued if there is a type mismatch between columns of
# the same name and an attempt is made to combine the columns
combineByName <- function(A,B) {
a.names <- names(A)
b.names <- names(B)
all.names <- union(a.names,b.names)
print(paste("Number of columns:",length(all.names)))
a.type <- NULL
for (i in 1:ncol(A)) {
a.type[i] <- typeof(A[,i])
}
b.type <- NULL
for (i in 1:ncol(B)) {
b.type[i] <- typeof(B[,i])
}
a_b.names <- names(A)[!names(A)%in%names(B)]
b_a.names <- names(B)[!names(B)%in%names(A)]
if (length(a_b.names)>0 | length(b_a.names)>0){
print("Columns in data frame A but not in data frame B:")
print(a_b.names)
print("Columns in data frame B but not in data frame A:")
print(b_a.names)
} else if(a.names==b.names & a.type==b.type){
C <- rbind(A,B)
return(C)
}
C <- list()
for(i in 1:length(all.names)) {
l.a <- all.names[i]%in%a.names
pos.a <- match(all.names[i],a.names)
typ.a <- a.type[pos.a]
l.b <- all.names[i]%in%b.names
pos.b <- match(all.names[i],b.names)
typ.b <- b.type[pos.b]
if(l.a & l.b) {
if(typ.a==typ.b) {
vec <- c(A[,pos.a],B[,pos.b])
} else {
warning(c("Type mismatch in variable named: ",all.names[i],"\n"))
vec <- try(c(A[,pos.a],B[,pos.b]))
}
} else if (l.a) {
vec <- c(A[,pos.a],rep(NA,nrow(B)))
} else {
vec <- c(rep(NA,nrow(A)),B[,pos.b])
}
C[[i]] <- vec
}
names(C) <- all.names
C <- as.data.frame(C)
return(C)
}也许我完全误解了你的问题，但“我希望保留不符合绑定后列”让我觉得你正在寻找一个left join或right join类似于SQL查询。R具有merge使您可以指定左，右或内部联接的功能，类似于在SQL中联接表。
关于此主题，这里已经存在一个很好的问答：如何连接（合并）数据框（内部，外部，左侧，右侧）？
gtools / smartbind不喜欢使用Dates，可能是因为它是as.vectoring。所以这是我的解决方案...
sbind = function(x, y, fill=NA) {
sbind.fill = function(d, cols){
for(c in cols)
d[[c]] = fill
d
}
x = sbind.fill(x, setdiff(names(y),names(x)))
y = sbind.fill(y, setdiff(names(x),names(y)))
rbind(x, y)
}您也可以使用sjmisc::add_rows()，它使用dplyr::bind_rows()（但与众不同bind_rows()）add_rows()保留属性，因此对于标记的数据很有用。
请参阅以下带有标记数据集的示例。所述frq()-function打印频率表与值标签，如果所述数据被标记。
library(sjmisc)
library(dplyr)
data(efc)
# select two subsets, with some identical and else different columns
x1 <- efc %>% select(1:5) %>% slice(1:10)
x2 <- efc %>% select(3:7) %>% slice(11:20)
str(x1)
#> 'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
#> $ c12hour : num 16 148 70 168 168 16 161 110 28 40
#> ..- attr(*, "label")= chr "average number of hours of care per week"
#> $ e15relat: num 2 2 1 1 2 2 1 4 2 2
#> ..- attr(*, "label")= chr "relationship to elder"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "spouse/partner" "child" "sibling" "daughter or son -in-law" ...
#> $ e16sex : num 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder's gender"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "male" "female"
#> $ e17age : num 83 88 82 67 84 85 74 87 79 83
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder' age"
#> $ e42dep : num 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4
#> ..- attr(*, "label")= chr "elder's dependency"
#> ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4
#> .. ..- attr(*, "names")= chr "independent" "slightly dependent" "moderately dependent" "severely dependent"
bind_rows(x1, x1) %>% frq(e42dep)
#>
#> # e42dep <numeric>
#> # total N=20 valid N=20 mean=3.70 sd=0.47
#>
#> val frq raw.prc valid.prc cum.prc
#> 3 6 30 30 30
#> 4 14 70 70 100
#> <NA> 0 0 NA NA
add_rows(x1, x1) %>% frq(e42dep)
#>
#> # elder's dependency (e42dep) <numeric>
#> # total N=20 valid N=20 mean=3.70 sd=0.47
#>
#> val label frq raw.prc valid.prc cum.prc
#> 1 independent 0 0 0 0
#> 2 slightly dependent 0 0 0 0
#> 3 moderately dependent 6 30 30 30
#> 4 severely dependent 14 70 70 100
#> NA NA 0 0 NA NArbind.ordered=function(x,y){
diffCol = setdiff(colnames(x),colnames(y))
if (length(diffCol)>0){
cols=colnames(y)
for (i in 1:length(diffCol)) y=cbind(y,NA)
colnames(y)=c(cols,diffCol)
}
diffCol = setdiff(colnames(y),colnames(x))
if (length(diffCol)>0){
cols=colnames(x)
for (i in 1:length(diffCol)) x=cbind(x,NA)
colnames(x)=c(cols,diffCol)
}
return(rbind(x, y[, colnames(x)]))
}
rbind.fill并且bind_rows()都默默地删除行名。