合并错误：负长度的矢量不准

Question

我试图合并两个data.frames，它们是象下面这样：

GVKEY YEAR coperol  delta  vega firm_related_wealth 
1 001045 1992  1 38.88885 17.86943   2998.816 
2 001045 1993  1 33.57905 19.19287   2286.418 
3 001045 1994  1 48.54719 16.85830   3924.053 
4 001045 1995  1 111.46762 38.71565   8550.903 
5 001045 1996  1 218.89279 45.59413   17834.921 
6 001045 1997  1 415.61461 51.45863   34279.515 

和

GVKEY YEAR fracdirafter fracdirafterindep twfracdirafter 
1 001004 1996   1.00    0.70 1.000000000 
2 001004 1997   0.00    0.00 0.000000000 
3 001004 1998   0.00    0.00 0.000000000 
4 001004 1999   0.00    0.00 0.000000000 
5 001004 2000   0.00    0.00 0.000000000 
6 001004 2001   0.25    0.25 0.009645437 

他们都有1,048,575行。我的代码是merge(a,b,by=c("GVKEY","YEAR"))，我不断收到错误消息“negative length vectors are not allowed”。我也尝试了data.table方式，但得到了错误消息，说我的结果会超过2^31行。显然，合并的数据不会那么大，所以我不知道如何解决这个问题。

Answer 1

我不知道如何merge实现，但似乎有一个很大的区别，当你试图通过一列或两合并，因为你可以在下面的仿真看到：

> df1<-data.frame(a=1:200000,b=2*(1:200000),c=3*(1:200000)) 
> df2<-data.frame(a=-df1$a,b=-df1$b,d=4*(1:200000)) 
> ss<-sample(200000,10000) 
> df2[ss,1:2]<-df1[ss,1:2] 
> system.time(df3<-merge(x=df1,y=df2,by=c('a','b'))) 
user system elapsed 
1.25 0.00 1.25 
> system.time(df4<-merge(x=df1,y=df2,by='a')) 
user system elapsed 
0.06 0.00 0.06 

查看系统内存，双列合并也使用了更多的内存。在那里可能有一个笛卡尔产品，我想这是什么导致你的错误。

您可以做的是为每个data.frame创建一个连接GVKEY和YEAR的新列，并按该列进行合并。

a$newKey<-paste(a$GVKEY,a$YEAR,sep='_') 
b$newKey<-paste(b$GVKEY,b$YEAR,sep='_') 
c<-merge(a,b,by='newKey') 

您需要清理结果中的列，因为GVKEY和YEAR都会出现两次，但至少合并应该工作。

Answer 2

我在执行类似于MS Excel中存在的vlookup的任务时遇到了同样的问题。出现此错误是因为您的键列不够好，无法将数据从一个表映射到另一个表。按照@Assaf Wool的说明，更好地移除零或创建一个独特的列。希望它会有所帮助！

Answer 3

由于连接创建的data.frame/data.table有多行2^31 - 1行（2,147,483,647），您会收到此错误。由于矢量是由R内部构建的，因此任何矢量的最大长度为2^31 - 1个元素（请参见：https://*.com/a/5234293/2341679）。由于一个data.frame/data.table实际上是一个向量的list()，这个限制也适用于行数。

正如其他人评论，并回答了，不幸的是，你将无法构造此data.table，它可能有一些重复的，因为很多行你的你的两个data.tables（这些可能会或可能不会是故意之间相匹配部分）。

好消息是，如果重复的匹配是不错误，你仍然要执行的加入，在它周围有一个办法：你只需要你想对所得data.table做任何计算在同一呼叫的连接使用data.table[]操作，e.g.：

dt_left[dt_right, on = .(GVKEY, YEAR), 
     j = .(sum(firm_related_wealth), mean(fracdirafterindep), 
     by = .EACHI] 

如果你不熟悉data.table语法，如上图所示，使用j参数可以执行对data.table中的列计算。使用此语法执行连接时，将在由连接创建的data.table上执行j中的计算。

这里的关键是by = .EACHI参数。这将加入（以及在j中的后续计算）分解成更小的组分：对于dt_right中的每一行data.table及其在dt_left中的匹配，避免了使用>2^31 - 1行创建data.table的问题。