一般来说，合并data.frame(Table)有以下数种方法： - Outer Join, 就是你所谓的取联集 - Inner Join, 取交集 - Left Outer Join - Right Outer Join - Cross Join 在R中，都可以透过merge指令简单完成 以下是一个简单的Demo ```r file_1 <- data.frame( name = c("A", "B", "D"), day1 = c(23, 45, 100)) file_2 <- data.frame( name = c("A", "C", "D"), day2 = c(77, 11, 35)) # inner join # 只取交集 merge(x = file_1, y = file_2, by = "name") ``` ``` ## name day1 day2 ## 1 A 23 77 ## 2 D 100 35 ``` ```r # outer join # 取联集 merge(x = file_1, y = file_2, by = "name", all = TRUE) ``` ``` ## name day1 day2 ## 1 A 23 77 ## 2 B 45 NA ## 3 D 100 35 ## 4 C NA 11 ``` ```r # left outer join # 把y 贴到 x merge(x = file_1, y = file_2, by = "name", all.x = TRUE) ``` ``` ## name day1 day2 ## 1 A 23 77 ## 2 B 45 NA ## 3 D 100 35 ``` ```r # right outer join # 把x 贴到 y merge(x = file_1, y = file_2, by = "name", all.y = TRUE) ``` ``` ## name day1 day2 ## 1 A 23 77 ## 2 D 100 35 ## 3 C NA 11 ``` ```r # cross join # 展开所有可能的组合 merge(x = file_1, y = file_2, by = NULL) ``` ``` ## name.x day1 name.y day2 ## 1 A 23 A 77 ## 2 B 45 A 77 ## 3 D 100 A 77 ## 4 A 23 C 11 ## 5 B 45 C 11 ## 6 D 100 C 11 ## 7 A 23 D 35 ## 8 B 45 D 35 ## 9 D 100 D 35 ``` FYI ps. reference: http://stackoverflow.com/questions/1299871/how-to-join-data-frames-in-r-inner-outer-left-right ※ 引述《iterate (碎形)》之铭言： : : ctrl + y 可以删除一整行，请将不需要的内容删除 : 文章分类提示: : - 问题: 多个档案合并时，取联集。范例如下。 : : [问题类型]: : : 程式谘询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麽用R 写出来) : : [软体熟悉度]: : 请把以下不需要的部份删除 : 入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉) : [问题叙述]: : 请简略描述你所要做的事情，或是这个程式的目的 : file_1: : day1 : A 23 : B 45 : D 100 : file_2: : day2 : A 77 : C 11 : D 35 : file_3: : day3 : B 11 : D 44 : E 55 : 希望能合并成下表： : day1 day2 day3 : A 23 77 0 : B 45 0 11 : C 0 11 0 : D 100 35 44 : E 0 0 55 : [程式范例]: 无 : : 张贴能够重现错误的程式码，可以帮助版友更快的帮你解决问题 : : [关键字]: 谢谢各位的帮忙。 : : 选择性，也许未来有用 : -- 欢迎到ptt R_Language版分享R 的相关知识 欢迎加入 Taiwan R User Group : http://www.facebook.com/Tw.R.User 聚会报名 http://www.meetup.com/Taiwan-R/ 聚会影片 https://www.youtube.com/user/TWuseRGroup --

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