表格拼接，融合

cbind(df1,df2) 横向添加表格，表格变宽，增加列数

rbind(df1,df2) 纵向添加表格，表格变长，增加行数

例子：

表格融合：针对数据框没有很好的保持一致。可用函数R内置的merge() 和dplyr的_join()函数。注：merge()可指定匹配列名，但运行较慢。

merge(数据框1，数据框2，all= ，[by=,by.x=,by.y= ])

注：merge()函数会自动寻找两个数据框的共有列，即by=共有列,也可以指定不同名的列即by.x指定左边数据框的依据列，by.y指定右边数据框的依据列。

　　all=FALSE时，只将数据框*有列数值相同的那些行输出，类似两个数据框对共有列取交集。；all=TRUE时取并集，原本在该行没有得数据框值用NA替代。

例子：

dat_merge1<-merge(df1,df2,by="x",all=TRUE)

dat_merge2<-merge(df1,df3,by.x="x",by.y="g")

dat_merge3<-merge(df1,df4,by=c("x","y"),all=TRUE)

 

结果：

dplyr包提供left_join()，right_join(), inner_join(), full_join()四个函数。

dplyr::full_join()生成两个集合的并集,

 dplyr::inner_join()保留交集key

dplyr::left_join() 只保留左数据框所有key

dplyr::right_join()只保留右边数据框所有key

注：空值填充NA。

by=c("x"="g"),指定两个数据框对应匹配列。

在合并过程有列在两个表中同名，但不作为匹配列，值不同，想保留这两列时候，用suffix参数给重复列名加后缀。

例子：

dat_join1<-dplyr::left_join(x=df1,y=df2,by="x")

dat_join2<-dplyr::right_join(x=df1,y=df2,by="x")

dat_join3<-dplyr::inner_join(x=df1,y=df2,by="x")

dat_join4<-dplyr::full_join(x=df1,y=df2,by="x")

dat_join4<-dplyr::full_join(x=df1,y=df2,by="x")

 dat_join7<-dplyr::left_join(x=df1,y=df4,by="x",suffix=c("1","2"))