合并后,将生成的NA值替换为0,保留现有的NAS

也许有一些简单的方法,但下面的方法可以做到。

注:
为了应对报价中OP评论中所述的可能性,对原始代码进行了完全修改。

这很好,但仅在索引匹配时才有效。考虑 如果不是缺少C,而是缺少DF2中的B。然后 来自df2的df3中的行具有索引1和3,而在df2中,它们 有索引1和2

新代码解决了这两种情况,所以我把它放在一个函数中。

library(data.table)

fun <- function(DF1, DF2){
  res <- merge(DF1, DF2, all.x = T, by = 'TYPE')
  inx <- which(!(DF1$TYPE %in% DF2$TYPE))
  res[inx, which(is.na(res[inx, ]))] <- 0
  res
}

fun(df1, df2)
#   TYPE Num Dollar
#1:    A  NA 215.77
#2:    B  11     NA
#3:    C   0   0.00

fun(df1, df3)
#   TYPE Num Dollar
#1:    A  NA 215.77
#2:    B   0   0.00
#3:    C  11     NA

测试数据。

df1 和 df2 数据帧是否存在问题? df3 是OP评论中的df。

df1 <- fread("
TYPE
A
B
C
")

df2 <- fread("
   TYPE Num Dollar
             A  NA 215.77
             B  11 NA
             ")

df3 <- fread("
   TYPE Num Dollar
      A  NA 215.77
      C  11 NA
")

除了@rui baradas解决方案,我们还可以在第二个数据集中创建一个标志变量,并更改 merge

out <- merge(df1, df2[, flag := TRUE], all.x = TRUE)
nm1 <- c("Num", "Dollar")
for(j in nm1) set(out, i = which(is.na(out$flag)), j=j, value = 0)
out[, flag := NULL][]
#   TYPE Num Dollar
#1:    A  NA 215.77
#2:    B  11     NA
#3:    C   0   0.00

或者使用join

out <- copy(df1)
out[df2, c(nm1, 'flag') := c(mget(nm1), list(TRUE)), on = .(TYPE)]

然后像上面一样把NA换成0