如何提取三个不同DataFrame中id列均存在的记录？

方法一：基础R实现 #

直接提取各DataFrame的id列，用Reduce结合intersect函数求所有列的交集，再生成新的DataFrame：

# 示例数据
df1 <- data.frame(id = c("text1","text2","text3","text4","text5"), number1 = c(3,5,3,4,1))
df2 <- data.frame(id = c("text21","text1","text12","text2","text32"), number2 = c(4,3,33,13,11))
df3 <- data.frame(id = c("text12","text32","text1","text21","text2"), number3 = c(11,34,13,11,10))

# 计算所有DataFrame共有的ID
common_ids <- Reduce(intersect, list(df1$id, df2$id, df3$id))
# 生成目标DataFrame
df_same <- data.frame(id = common_ids)

运行后得到的df_same即为期望结果：

> df_same
     id
1 text1
2 text2

方法二：dplyr包实现 #

如果习惯使用tidyverse工具，可通过多次inner_join筛选共同ID，再提取id列：

library(dplyr)

df_same <- df1 %>%
  inner_join(df2, by = "id") %>%  # 保留df1和df2共有的ID
  inner_join(df3, by = "id") %>%  # 再保留与df3共有的ID
  select(id)  # 仅保留id列

若后续需要保留其他关联列，去掉select(id)即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Erik Brole