Cách dễ dàng để "thêm" hai bảng lớn vào R?

Question

Có cách dễ dàng để thêm số lượng cho mỗi danh mục trong hai bảng lớn trong R không?

... nơi các bảng làm không phải tất cả có chính xác cùng các giá trị hiện tại (mặc dù họ sẽ khá nhiều điểm trùng):

ví dụ nhỏ về những gì tôi đang cố gắng làm. Thiết lập một số dữ liệu:

x1 <- c(5, 3, 3, 6, 3, 3, 5, 5, 11, 2, 4, 9, 3, 5, 8, 2, 8, 5, 4, 8) 
    x2 <- c(6, 10, 9, 17, 6, 7, 8, 11, 5, 12, 14, 5, 11, 7, 7) 

    table(x1) 
x1 
2 3 4 5 6 8 9 11 
2 5 2 5 1 3 1 1 

table(x2) 
x2 
5 6 7 8 9 10 11 12 14 17 
2 2 3 1 1 1 2 1 1 1 

Bây giờ tôi muốn kết hợp các bảng như thể tôi đã làm table(c(x1,x2)), nhận được:

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 17 
2 5 2 7 3 3 4 2 1 3 1 1 1 

Nhưng bây giờ tưởng tượng x1 và x2 không còn nữa (và thực sự lớn vì vậy tôi thực sự không muốn tạo lại chúng từ các bảng và thực sự làm table(c(x1,x2))), tất cả những gì tôi muốn là lấy các bảng t1 và t2 và thêm số lượng (thường rất lớn) ... mà tôi có thể thực hiện có thật không những cách vụng về.

Tuy nhiên, điều này có vẻ như nó phải được cả hai rất phổ biến và rất dễ dàng-giải quyết vấn đề (thực sự, tôi nghĩ rằng t1 + t2 nên làm việc cho các bảng với các hạng mục cùng loại) nhưng tìm kiếm các câu hỏi về tất cả các thuật ngữ tìm kiếm Tôi có thể nghĩ rằng không tìm thấy gì.

Tôi đã bỏ lỡ một cách thực sự đơn giản và rõ ràng để làm điều này?

Edit:

Để làm rõ, một cái gì đó như thế này (mà tôi đã làm) không phải là 'đơn giản và rõ ràng' cho những gì phải là một hoạt động rất phổ biến với các bảng:

m <- merge(t1,t2,by.x="x1",by.y="x2",all=TRUE) 
m[is.na(m)] <- 0 
oo <- order(m$x1) 
t12 <- m[oo,2]+m[oo,3] 
names(t12) <- m[oo,1] 

Đặc biệt này thực sự là không đơn giản và dễ làm theo hơn là phương pháp tiếp cận vũ lực.

Answer 1

Một cách khác để sử dụng tapply:

tapply(c(t1,t2), names(c(t1,t2)), sum) 
# 10 11 12 14 17 2 3 4 5 6 7 8 9 
# 1 3 1 1 1 2 5 2 7 3 3 4 2 

Dưới đây là nếu bạn muốn có một sản lượng được sắp xếp:

w <- c(t1,t2) 
# edit: Following G.Grothendieck's suggestion to simplify it further 
tapply(w, as.numeric(names(w)), sum) 
# 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 17 
# 2 5 2 7 3 3 4 2 1 3 1 1 1 

Answer 2

Như @PaulHiemstra đã nói, merge nên thực hiện công việc. Tôi không quá quen thuộc với nó, nhưng mã này nên làm việc (mặc dù có thể có một cách hiệu quả hơn để làm điều đó ...)

x1 <- c(5, 3, 3, 6, 3, 3, 5, 5, 11, 2, 4, 9, 3, 5, 8, 2, 8, 5, 4, 8) 
x2 <- c(6, 10, 9, 17, 6, 7, 8, 11, 5, 12, 14, 5, 11, 7, 7) 

tx1 <- table(x1) 
tx2 <- table(x2) 

df1 <- data.frame(names=names(tx1),values=as.vector(tx1)) 
df2 <- data.frame(names=names(tx2),values=as.vector(tx2)) 

mdf12 <- merge(df1,df2,by="names",all=TRUE) 
mdf12[is.na(mdf12)] <- 0 

counts <- mdf12[,2] + mdf12[,3] 
names(counts) <- mdf12[,1] 

counts[order(as.numeric(names(counts)))] 
table(c(x1,x2)) 

tôi không thích bước is.na, nhưng tôi không biết làm thế nào để làm cho nó, có 0 ở nơi đầu tiên thay vì NA.

Answer 3

Trong dplyr:

library(dplyr) 
x1 <- c(5, 3, 3, 6, 3, 3, 5, 5, 11, 2, 4, 9, 3, 5, 8, 2, 8, 5, 4, 8) 
x2 <- c(6, 10, 9, 17, 6, 7, 8, 11, 5, 12, 14, 5, 11, 7, 7) 

# Transform "Tables" to DataFrames & standardize column names 
df1 <- as.data.frame(table(x1)) %>% select(x = x1, Freq) 
df2 <- as.data.frame(table(x2)) %>% select(x = x2, Freq) 

# Merge tables & aggregate results 
Ttldf <- bind_rows(df1, df2) %>% group_by(x) %>% summarise(TtlFreq = sum(Freq)) 

Đối với một tốt, súc tích int Phiên bản phần cứng để tóm tắt và đường ống Vignette là một nguồn lực lớn: https://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/vignettes/introduction.html

Để biết thêm thông tin về cách để nhanh chóng sử dụng tổng hợp để tiếp tục tác động tốt nhất, hướng dẫn Markham là rất hữu ích: https://rpubs.com/justmarkham/dplyr-tutorial