bind merge r 和join_R语言数据处理——数据合并与追加

本文介绍了R语言中的数据合并与追加操作,包括cbind、rbind、merge、plyr::join及tidyr::inner_join等函数的使用,详细讲解了各种合并类型如内连接、外连接、左连接和右连接,帮助读者理解如何在R中高效整合数据集。

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数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环,虽说本公众号重心在于数据可视化,可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧,还是有必要跟大家分享一下的。

在可视化前的数据处理技巧中,导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。

今天跟大大家分享数据集的合并与追加,并且这里根据所依赖函数的处理效率,给出诺干套解决方案。

数据合并操作涉及以下几个问题:

横向合并;

1. 是否需要匹配字段

1.1 匹配字段合并

1.1.1 主字段同名

1.1.2 主字段不同名

1.2 无需匹配字段合并

纵向合并:(情况比较简单,列字段数量相同,名称相同)

因为纵向合并情况比较简单,所以本篇讲解也着重以横向合并为主,按照以上几个问题,需要用到的函数列举如下:

cbind rbind merge plyr::join tidyr:: inner_join/full_join/left_join/right_join

首先介绍base内置的两三个函数:

cbind rbind merge

###横向追加(无需匹配字段)

数据集构造如下:

ID

Name

Score

Sex

One

Two

合并:

Total

可以看到cbind函数横向合并无需匹配主字段,仅

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