merge.data.frame

merge.data.frame 是 R 语言中的一个函数，用于将两个或多个数据框根据指定的列合并成一个新的数据框。这个函数可以根据指定的列将两个数据框按照不同的方式合并，包括 inner join、left join、right join 和 full join 等。在合并的过程中，如果指定的列名不一致，可以使用 by.x 和 by.y 参数分别指定左侧和右侧数据框中用于合并的列名。

相关问题

AA_percentage = getAApercentage(sequences = hit_sequences) Error in fix.by(by.y, y) : 'by'必需指定唯一有效的列 5. stop(ngettext(sum(bad), "'by' must specify a uniquely valid column", "'by' must specify uniquely valid columns"), domain = NA) 4. fix.by(by.y, y) 3. merge.data.frame(AA, AAperc, by.x = "AA", by.y = "Varl", all = T) 2. merge(AA, AAperc, by.x = "AA", by.y = "Varl", all = T) 1. getAApercentage(sequences = hit_sequences)

这个错误提示是因为在调用 `merge()` 函数时，参数 `by.y` 没有指定正确的列名。根据提示信息，看起来是 `Varl` 这个列名无法唯一确定，导致了错误。

你可以检查一下 `AAperc` 数据框中的列名，确认要使用哪个列来进行合并。如果这个列名不是 `Varl`，那么你需要将 `by.y` 参数修改为正确的列名。例如，如果 `AAperc` 中要合并的列名是 `AA_percentage`，那么修改代码如下：

AA_percentage = getAApercentage(sequences = hit_sequences)
AAperc = data.frame(AA = unique(AA_percentage$AA), AA_percentage = tapply(AA_percentage$Count, AA_percentage$AA, function(x) sum(x)/length(hit_sequences)*100))
AA = data.frame(AA = unique(hit_sequences$AA), Count = tapply(hit_sequences$Count, hit_sequences$AA, sum))
merged = merge(AA, AAperc, by.x = "AA", by.y = "AA_percentage", all = TRUE)

这样应该就可以正常合并数据框了。

pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')和pd.merge(data,data1,left_on='VIN',right_on='VIN',how='left')有什么区别

这两个`merge()`函数的区别在于指定合并的列的方式。

1. `pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')`
- 这种用法是在两个DataFrame中都有名为'VIN'的列，它们的列名相同，通过`on`参数指定要合并的列名。
- 使用`how='left'`表示进行左连接，即以左边的DataFrame为基准，保留左边DataFrame中所有的行，并将右边DataFrame中匹配到的行合并进来。

2. `pd.merge(data, data1, left_on='VIN', right_on='VIN', how='left')`
- 这种用法是在两个DataFrame中有不同的列名，需要通过`left_on`和`right_on`参数分别指定左右两个DataFrame中用于合并的列名。
- 使用`how='left'`表示进行左连接，保留左边DataFrame中所有的行，并将右边DataFrame中匹配到的行合并进来。

总结区别：
- 在第一种用法中，两个DataFrame中要合并的列名相同，只需要使用`on`参数指定列名即可。
- 在第二种用法中，两个DataFrame中要合并的列名不同，需要使用`left_on`和`right_on`参数分别指定左右两个DataFrame中的列名。

希望这样解释清楚了这两种用法的区别。如果还有其他问题，请随时提问。