基于键列合并两个DataFrame的最佳方法及结果匹配问题

嘿，我来帮你搞定这个DataFrame合并的问题～

首先看你给出的两个DataFrame，它们的id列是完全一一对应的（都是1到5），所以其实用最基础的内连接就能得到你想要的结果，甚至不需要额外加all相关的参数。

先把创建两个DataFrame的代码再明确一下：

df1 <- data.frame(id = c(1,2,3,4,5), quant = c(23,4,34,52,22))
df2 <- data.frame(tshape = c(43,3,5,1,6), id = c(1,2,3,4,5))

然后执行合并，只需要指定连接键是id就行，默认就是内连接：

dfall <- merge(df1, df2, by = "id")

运行这段代码后，得到的结果就是你期望的样子：

id quant tshape
1  1    23     43
2  2     4      3
3  3    34      5
4  4    52      1
5  5    22      6

为什么你之前的尝试没得到预期结果？ #

其实你之前用的all = TRUE、all.x = TRUE、all.y = TRUE在这个场景下，理论上输出结果应该和上面的内连接完全一致——因为两个DataFrame的id没有缺失或不匹配的情况，不管是全连接、左连接还是右连接，最终都会保留所有行且没有NA值。可能是你操作时的小疏漏，比如有没有重新运行创建df1和df2的代码？或者查看结果时不小心看错了？

顺便给你理清一下merge参数的区别，方便以后用： #

• merge(..., by = "id")：默认内连接，只保留两个DataFrame中id都存在的行，适合连接键完全匹配的场景。
• merge(..., by = "id", all = TRUE)：全连接，保留两个DataFrame中所有的id，缺失的列会填充NA。
• merge(..., by = "id", all.x = TRUE)：左连接，保留左表（df1）的所有id，右表（df2）中没有匹配的行对应列填NA。
• merge(..., by = "id", all.y = TRUE)：右连接，保留右表（df2）的所有id，左表（df1）中没有匹配的行对应列填NA。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elr Mant