список rbind из dataframes лишь некоторые общие элементы в одном столбце

Question

у меня есть список dataframes list1

df1 <- data.frame(ID = paste0(LETTERS[1],1:4), valueA = seq(0.1,0.4,0.1), Category= "Apples") 
df2 <- data.frame(ID = paste0(LETTERS[1],3:6), valueB = seq(0.1,0.4,0.1), Category= "Apples") 
df3 <- data.frame(ID = paste0(LETTERS[1],4:7), valueC = seq(0.1,0.4,0.1), Category= "Apples") 

list1 <- list(df1,df2,df3) 

list1 
    [[1]] 
    ID valueA Category 
1 A1 0.1 Apples 
2 A2 0.2 Apples 
3 A3 0.3 Apples 
4 A4 0.4 Apples 

[[2]] 
    ID valueB Category 
1 A3 0.1 Apples 
2 A4 0.2 Apples 
3 A5 0.3 Apples 
4 A6 0.4 Apples 

[[3]] 
    ID valueC Category 
1 A4 0.1 Apples 
2 A5 0.2 Apples 
3 A6 0.3 Apples 
4 A7 0.4 Apples 

Я хочу rbind это вместе, но соответствующие общей ID поле в каждом dataframe так, что они появляются в той же строке

Желаемый результат:

ID valueA Category valueB valueC 
1 A1 0.1 Apples  NA  NA 
2 A2 0.2 Apples  NA  NA 
3 A3 0.3 Apples 0.1  NA 
4 A4 0.4 Apples 0.2 0.1 
7 A5  NA Apples 0.3 0.2 
8 A6  NA Apples 0.4 0.4 
12 A7  NA Apples  NA 0.4 

Я пробовал с rbind.fill(list1), но каждый dataframe объединялся в отдельные строки. Также доволен поворотом это к желаемому результату:

ID valueA Category valueB valueC 
1 A1 0.1 Apples  NA  NA 
2 A2 0.2 Apples  NA  NA 
3 A3 0.3 Apples  NA  NA 
4 A4 0.4 Apples  NA  NA 
5 A3  NA Apples 0.1  NA 
6 A4  NA Apples 0.2  NA 
7 A5  NA Apples 0.3  NA 
8 A6  NA Apples 0.4  NA 
9 A4  NA Apples  NA 0.1 
10 A5  NA Apples  NA 0.2 
11 A6  NA Apples  NA 0.3 
12 A7  NA Apples  NA 0.4 

Answer 1

Это должно работать:

Reduce(function(x, y) merge(x, y, all=TRUE), list1) 

Answer 2

Не могли бы вы использовать слияния) заявление (?

dd<-merge(df1,df2,by=intersect(names(df1),names(df2)),all=T) 
dd<-merge(dd,df3,by=intersect(names(dd),names(df3)),all=T) 

Answer 3

library(purrr) 
library(dplyr) 

df1 <- data_frame(ID = paste0(LETTERS[1],1:4), valueA = seq(0.1,0.4,0.1), Category= "Apples") 
df2 <- data_frame(ID = paste0(LETTERS[1],3:6), valueB = seq(0.1,0.4,0.1), Category= "Apples") 
df3 <- data_frame(ID = paste0(LETTERS[1],4:7), valueC = seq(0.1,0.4,0.1), Category= "Apples") 

list1 <- list(df1, df2, df3) 

reduce(list1, full_join) 
## # A tibble: 7 × 5 
##  ID valueA Category valueB valueC 
## <chr> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> 
## 1 A1 0.1 Apples  NA  NA 
## 2 A2 0.2 Apples  NA  NA 
## 3 A3 0.3 Apples 0.1  NA 
## 4 A4 0.4 Apples 0.2 0.1 
## 5 A5  NA Apples 0.3 0.2 
## 6 A6  NA Apples 0.4 0.3 
## 7 A7  NA Apples  NA 0.4