使用相同的列填充另一个数据框中的缺失值

我搜索了各种连接问题，但似乎没有一个能完全回答这个问题。我有两个数据框，每个数据框都有一个 ID 列和几个信息列。

df1 <- data.frame(id = c(1:100), color = c(rep("blue", 25), rep("red", 25), 
                  rep(NA, 25)), phase = c(rep("liquid", 50), rep("gas", 50)),
                  rand.col = rnorm(100))

df2 <- data.frame(id = c(51:100), color = rep("green", 50), phase = rep("gas", 50))

正如您所看到的，df1 缺少 df2 中存在的一些信息，而 df2 只是所有 id 的子集，但它们都有一些相似的列。有没有办法根据 DF2 中的匹配 ID 来填充 df1 中的缺失值？

我找到了一个类似的问题 https://stackoverflow.com/questions/34697032/fill-in-missing-values-nas-with-values-from-another-dataframe-in-r建议使用合并，但是当我尝试它时，它删除了两个数据帧中不存在的所有 id。另外，它需要手动删除重复的列，并且在我的真实数据集中，会有大量重复的列，这使得这样做很麻烦。即使忽略这一点，

推荐的解决方案：

df1 <- setNames(merge(df1, df2)[-2], names(df1))

and

df1[is.na(df1$color), "color"] <- df2[match(df1$id, df2$id), "color"][which(is.na(df1$color))]

不适合我，抛出各种错误。

我想到的另一种解决方案是使用rbind然后丢弃不完整的案例。问题是，在我的真实数据集中，虽然有共享列，但也有非共享列，因此我必须创建共享列的中间对象，rbind，然后丢弃不完整的情况，然后join与原始对象一起重新获得删除的列。这似乎是不必要的迂回。

在这个例子中它看起来像

df2 = rbind(df1[,colnames(df2)], df2)
df2 = df2[complete.cases(df2),]
df2 = merge(df1[,c("id", "rand.col")], df2, by = "id")

并且，如果两个数据帧之间存在任何完全重复的行，我需要添加

df2 = unique(df2)

这个解决方案可以工作，但是很麻烦，并且随着匹配的列数的增加，情况会变得更糟。有更好的解决方案吗？

-编辑-修复了 Sathish 指出的示例数据中的问题

-edit2- 扩展示例数据

df1 = data.frame(id = c(1:100),  wq2 = rnorm(50), wq3 = rnorm(50), wq4 = rnorm(50), 
wq5 = rnorm(50))

df2 = data.frame(id = c(51:100), wq2 = rnorm(50), wq3 = rnorm(50), wq4 = rnorm(50), 
wq5 = rnorm(50))

这些数据帧表示有许多列包含不完整数据，而第二个数据帧包含所有缺失数据的情况。理想情况下，我们不需要单独列出每个列wq1 := i.wq1 etc.

如果您只想通过以下方式加入id列，您可以删除phase in the on下面的代码子句。

此外，您在问题中的数据存在差异，这些差异已在本答案中发布的数据中得到纠正。

library('data.table')
setDT(df1)  # make data table by reference
setDT(df2)  # make data table by reference
df1[ i = df2, color := i.color, on = .(id, phase)] # join df1 with df2 by id and phase values, and replace color values of df2 with color values of df1

tail(df1)
#     id color phase   rand.col
# 1:  95 green   gas  1.5868335
# 2:  96 green   gas  0.5584864
# 3:  97 green   gas -1.2765922
# 4:  98 green   gas -0.5732654
# 5:  99 green   gas -1.2246126
# 6: 100 green   gas -0.4734006

单行：

setDT(df1)[df2, color := i.color, on = .(id, phase)]

Data:

set.seed(1L)
df1 <- data.frame(id = c(1:100), color = c(rep("blue", 25), rep("red", 25), 
                                           rep(NA, 50)), phase = c(rep("liquid", 50), rep("gas", 50)),
                  rand.col = rnorm(100))

df2 <- data.frame(id = c(51:100), color = rep("green", 50), phase = rep("gas", 50))

编辑：根据问题中发布的新数据

Data:

set.seed(1L)
df1 = data.frame(id = c(1:100),  wq2 = rnorm(50), wq3 = rnorm(50), wq4 = rnorm(50), 
                 wq5 = rnorm(50))
set.seed(2423L)
df2 = data.frame(id = c(51:100), wq2 = rnorm(50), wq3 = rnorm(50), wq4 = rnorm(50), 
                 wq5 = rnorm(50))

Code:

library('data.table')
setDT(df1)[ id == 52, ]
#    id       wq2        wq3        wq4         wq5
# 1: 52 0.1836433 -0.6120264 0.04211587 -0.01855983

setDT(df2)[ id == 52, ]
#    id       wq2       wq3        wq4       wq5
# 1: 52 0.3917297 -1.007601 -0.6820783 0.3153687

df1[df2, `:=` ( wq2 = i.wq2,
                wq3 = i.wq3,
                wq4 = i.wq4,
                wq5 = i.wq5), on = .(id)]

setDT(df1)[ id == 52, ]
#    id       wq2       wq3        wq4       wq5
# 1: 52 0.3917297 -1.007601 -0.6820783 0.3153687