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R语言的merge函数可以实现类似SQL的有点类似 left join right join 或者类似union的效果。
> df1
CustomerId Product
1 1 Toaster
2 2 Toaster
3 3 Toaster
4 4 Radio
5 5 Radio
6 6 Radio
> df2
CustomerId State
1 2 Alabama
2 4 Alabama
3 6 Alabama
4 7 Ohio
> merge(df1, df2, all=TRUE)
CustomerId Product State
1 1 Toaster <NA>
2 2 Toaster Alabama
3 3 Toaster <NA>
4 4 Radio Alabama
5 5 Radio <NA>
6 6 Radio Alabama
7 7 <NA> Ohio
CustomerId Product State
1 1 Toaster <NA>
2 2 Toaster Alabama
3 3 Toaster <NA>
4 4 Radio Alabama
5 5 Radio <NA>
6 6 Radio Alabama
#left join的效果
> merge(df1, df2, all.y=TRUE)
CustomerId Product State
1 2 Toaster Alabama
2 4 Radio Alabama
3 6 Radio Alabama
4 7 <NA> Ohio
#right join的效果。。
在df1 和df2 有相同的列名称下
> df1<-data.frame(col1=c(1,2),col2=c(2,3))
> df2<-data.frame(col1=c(1,4),col2=c(2,100))
> merge(df1, df2, all=TRUE)
col1 col2
1 1 2
2 2 3
3 4 100
#这个达到的是union的效果
merge函数时，函数自动会找到两个数据框df1和df2共有的列，即id那一列（即相当于by= "id"），当参数all= FALSE时，会将两个数据框中该列数值相等的那些行输出来，类似于对这两个数据框的id这一列求交集（intersection)。此例中是id为2或7这两行。此外，还可以发现df1和df2的输入顺序不会影响最终结果，仅仅会影响输出结果中heights和weights这两列的顺序。上面的示例中by参数只有一个值，如果有两个数值（即长度为2的向量），也就是两个数据框中有共同的两列。
df1$sex <- c("f", "m", "f", "f", "m")
df2$sex <- c("f", "f", "m", "m", "f", "f", "f")
merge(df1, df2)
## id sex heights weights
## 1 2 f 62 113
## 2 7 m 67 135
merge(df1, df2, by = c("id", "sex"))
## id sex heights weights
## 1 2 f 62 113
## 2 7 m 67 135
merge(df1, df2, by = "id")
## id heights sex.x weights sex.y
## 1 2 62 f 113 f
## 2 7 67 m 135 m
为两个数据框分别添加一列后，这样它们就有了共同的两列。当运行merge函数后发现，函数会自动找到共同的列，然后找到id和sex这两列中共有的数值。此外，如果只设定by= "id"的话，则两数据框中共有的sex那一列则会以sex.x和sex.y形式输出。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/swtk/p/3950475.html
