我有兩個長度相等的大資料幀的長串列。我想將Dataframe1（來自串列1）與Dataframe1（來自串列2）合并，Dataframe2（來自串列1）與Dataframe2（來自串列2）合并等等...
下面是一個最小的可重復的例子和一些嘗試。
#### EXAMPLE
#Create Dataframes
df_1 <- data. frame(c(" Bah"。 NA。 2, 3。 4）。 c("Bug",NA。 5, 6。 NA））
df_2 <- data. frame(c("Blu"。 7。 8, 9, 10）。 c(NA,NA。 NA, 12, 13））
df_3 <- data. frame(c(" Bah"。 NA。 21, 32。 43）。 c("Rgh",NA。 51, 63, NA））
df_4 <- data. frame(c("gar"。 7。 8, 9, 10）。 c("Ghh",NA。 NA, 121, 131））
#創建串列
list1 <- list(df_1,/span>df_2)
list2 <- list（df_3,df_4）
#設定每個資料框架的列名和行名。
colnames(list1[[1]]） < - c("SampleID"。 "Measure1"。 "Measure2", "Measure3", "Measure4"）
colnames(list1[[2]]） < - c("SampleID"。 "Measure1"。 "Measure2", "Measure3"。 "Measure4"）
colnames(list2[[1]]） < - c("SampleID"。 "Measure1"。 "Measure2", "Measure3"。 "Measure4"）
colnames(list2[[2]]） < - c("SampleID"。 "Measure1"。 "Measure2", "Measure3"。 "Measure4"）
rownames(list1[[1]]） < - c("1"/span>。 "2"）
rownames(list1[[2]]） < - c("1"/span>。 "2"）
rownames(list2[[1]]） < - c("1"/span>。 "2"）
rownames(list2[[2]]） < - c("1"/span>。 "2"）
我想要的輸出是一個與輸入串列相同長度的串列，但每個資料幀按位置合并成一個資料幀。以下是我想要的資料幀和串列的輸出結果，但是吞吐量很低。
#### DESIRED OUTPUT
DesiredOutput_DF1_Format < -合并(list1[[1]]/span>。 list2[[1]]。 all = TRUE。 by = "SampleID"）
DesiredOutput_DF2_Format < -合并(list1[[2]] 。 list2[[2]]。 all = TRUE。 by = "SampleID"）
DesiredOutput_List < - list(DesiredOutput_DF1_Format,DesiredOutput_DF2_Format)
我如何使用類似應用的方法，以高通量的方式生成我想要的格式的輸出串列？
#### ATTEMPTS
#Attempt1:
attempt1 < - mapply(cbind, list1, list2, simplify=FALSE）
#Attempt2:
我的直覺是使用`lapply`，但我不知道如何讓它同時遍歷兩個串列。
#Attempt3: 成功了，但是輸出串列的順序出現了顛倒。這并不直觀，雖然很容易糾正......。必須有一個更干凈的方法。
output_list <- list（）
dataset_iterator <- 1:length(span>List1)
for (x in dataset_iterator) {>
df1 <- data. frame(list1[[x]）
df2 <- data. frame(list2[[x]）
df_merged <- data. frame（merge（df1, df2,由= "Barcodes"。 all=TRUE））
output_list < -append(output_list。 list（df_merged）。 0）
uj5u.com熱心網友回復：
根據顯示的代碼，我們可能需要Map（或mapply與SIMPLIFY = FALSE）
out < - Map(merge, list1, List2, MoreArgs = list（all = TRUE。 由= "SampleID"))
-用預期輸出進行檢查
> identical(DesiredOutput_List,out)
[1] TRUE
或者使用tidyverse
library(purrr)
library(dplyr)
map2(list1,list2, full_join。 by = "SampleID"）
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