如何依据ID列将df1的group列匹配添加至df2？

方法一：基础R merge() 函数 #

利用merge()按ID列合并两个数据框，由于每个ID对应的group是唯一值，直接合并即可保留df2的所有行并匹配对应group：

df2final <- merge(df2, df1[, c("ID", "group")], by = "ID", all.x = TRUE)

执行后输出：

> df2final
       ID data3  group
1 person1     7 group1
2 person2     8 group2
3 person2     9 group2
4 person3    10 group1
5 person3    11 group1
6 person4    12 group2
7 person4    13 group2

方法二：tidyverse 包（dplyr） #

若习惯用tidyverse语法，可先提取df1中唯一的ID-group对应关系，再通过left_join匹配到df2：

library(dplyr)

# 提取唯一的ID-group映射关系
group_map <- df1 %>% 
  distinct(ID, group)

# 将group匹配到df2
df2final <- df2 %>% 
  left_join(group_map, by = "ID")

输出结果与方法一完全一致。

补充说明 #

• merge()的all.x = TRUE参数确保保留df2的所有行，即使df1中无对应ID（本题中ID完全重叠，该参数可省略，但保留能提升代码通用性）
• 提前用distinct()去重可减少合并时的计算量，在df1行数较多时更高效

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nereus