61 개의 열이있는 데이터 프레임을 만드는 R 스크립트가 있습니다. data.frame은 여러 개의 csv 파일을 data.frames의 목록으로 읽어 들이고, 목록의 각 data.frame에 일반적으로 이름이 지정된 열이 결과 data.frame의 동일한 열에 채워지도록 목록을 병합하여 만들어집니다.데이터 명성에서 스파 스 열을 결합하는 방법은 무엇입니까?
결합해야 할 열의 일부가 csv 파일에서 일관되게 이름이 지정되지 않았습니다 (예 : date.received vs received.on.date vs date.sample.received). 그리고 이들을 결합하는 최선의 방법이 궁금합니다. .
- 이 lapply 목록을 통해 큰에 병합하기 전에 열 이름을 변경 :
나는 몇 가지 아이디어를 가지고 있었다.
- 제가 그 행의 값을 갖는 칼럼은 는
사용되도록 가능한 두 번째 방법 인 제 data.frame가 있으면 동일해야한다는 열을 결합 (방법?) 또는 더 좋은 방법이 있습니까?
이것이 실제로 첫 번째 방법을 구현하는 방법입니다. 두 번째 접근법이 더 어려워지는 이유는 무엇입니까? –
사실,이 질문에 대한 결정적인 대답은 없지만 첫 번째 접근법 (내 대답에는 "두 번째"라고 부름, 미안합니다) = P를지지하려고 노력할 것입니다. 우선 두 번째 방법을 통해 불필요한 대용량 데이터 프레임이 생겨 메모리 문제가 발생할 수 있습니다. 얼마나 많은 dfs를 처리 하느냐에 따라,이 큰 데이터에서 몇 가지 수리와 다른 작업을 수행해야한다면, 어려울 수 있습니다. 또한이 첫 번째 접근법의 한 가지 장점은 열을 정확하게 얻으려면 첫 번째 적용을 향상시키는 것입니다. – Athos