如何将第二个DataFrame的列匹配填充到第一个DataFrame的对应列

以下提供两种稳定的实现方式，完全不受两个表行序差异影响：

基础R实现 #

通过构造组合匹配键的方式定位对应行，无需安装额外依赖：

# 构造唯一组合键（自定义分隔符避免字段内容歧义）
df1_match_key <- paste(DF1$ID, DF1$Dates, sep = "|_=_|")
df2_match_key <- paste(DF2$ID, DF2$Dates, sep = "|_=_|")
# 匹配位置后赋值
DF1$ValueA <- DF2$ValueA[match(df1_match_key, df2_match_key)]

tidyverse实现（dplyr 1.0.0及以上版本支持） #

使用专用的行更新函数，语法更易读：

library(dplyr)
DF1 <- DF1 %>%
  rows_update(
    y = select(DF2, ID, Dates, ValueA),
    by = c("ID", "Dates")
  )

注意事项 #

• 匹配前需确认两个表的ID和Dates字段格式完全一致：比如Dates字段不要一个为Date类型一个为字符串类型，ID字段不要一个为数值型一个为字符型，格式不一致会直接导致匹配失败。
• 如果DF2中存在同一个ID+Dates组合对应多条记录的情况，上述方案默认会取DF2中第一条匹配记录的值，若需避免重复可以先对DF2按主键去重：
  基础R去重：

  DF2 <- DF2[!duplicated(DF2[,c("ID", "Dates")]),]
  

  dplyr去重：

  DF2 <- DF2 %>% distinct(ID, Dates, .keep_all = TRUE)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jimbo Biggly