У меня наверняка дурацкий вопрос. Как можно сопоставить две матрицы

по именам строк и столбцов, чтобы они стали одного размера, а недостающие ячейки заполнились NA?
# было
A <- matrix(1:6, nrow = 2, dimnames = list(c("A", "C"), c("a", "b", "d")))
# a b d
# A 1 3 5
# C 2 4 6
B <- matrix(11:16, nrow = 3, dimnames = list(c("A", "B", "C"), c("a", "c")))
# a c
# A 11 14
# B 12 15
# C 13 16

# хорошо бы, чтобы стало
res_A <- matrix(c(1, NA, 2, 3, NA, 4, NA, NA, NA, 5, NA, 6), nrow = 3, dimnames = list(c("A", "B", "C"), c("a", "b", "c", "d")))
# a b c d
# A 1 3 NA 5
# B NA NA NA NA
# C 2 4 NA 6
res_B <- matrix(c(11, 12, 13, NA, NA, NA, 14, 15, 16, NA, NA, NA), nrow = 3, dimnames = list(c("A", "B", "C"), c("a", "b", "c", "d")))
# a b c d
# A 11 NA 14 NA
# B 12 NA 15 NA
# C 13 NA 16 NA

А точно нет никакого такого хитрого джойна? А то у меня монстр получился... rework <- function(a = A, b = B){ add_row_filler <- function(a, b){ not_in_a <- setdiff(rownames(b), rownames(a)) l <- length(not_in_a) if (l > 0) { filler <- matrix(rep(NA, ncol(a) * l), nrow = l) a <- rbind(a, filler) rownames(a)[(nrow(a) - l + 1):nrow(a)] <- not_in_a } a } add_col_filler <- function(a, b){ not_in_a <- setdiff(colnames(b), colnames(a)) l <- length(not_in_a) if (l > 0) { filler <- matrix(rep(NA, nrow(a) * l), ncol = l) a <- cbind(a, filler) colnames(a)[(ncol(a) - l + 1):ncol(a)] <- not_in_a } a } R <- mapply(add_row_filler, a = list(a, b), b = rev(list(a, b)), SIMPLIFY = FALSE) R <- mapply(add_col_filler, a = R, b = rev(R), SIMPLIFY = FALSE) lapply(R, function(x) x[sort(rownames(x)), sort(colnames(x))]) }

Мой tidyverse library(tidyverse) A <- matrix(1:6, nrow = 2, dimnames = list(c("A", "C"), c("a", "b", "d"))) B <- matrix(11:16, nrow = 3, dimnames = list(c("A", "B", "C"), c("a", "c"))) full_join(rownames_to_column(as.data.frame(A)), rownames_to_column(as.data.frame(B))) %>% mutate(dataset = c(rep("first", nrow(A)), rep("second", nrow(B))), dupl = duplicated(rowname)) %>% filter(dupl == FALSE) %>% mutate_at(-1, function(x){ifelse(.$dataset == "second", NA, x)}) %>% select(-dataset, -dupl) # Joining, by = c("rowname", "a") # rowname a b d c # 1 A 1 3 5 NA # 2 C 2 4 6 NA # 3 B NA NA NA NA