R语言数据处理——数据合并与追加

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<-c(1,2,3,4)
Name<-c("A","B","C","D")
Score<-c(60,70,80,90)
Sex<-c("M","F","M","M")
One<-data.frame(ID,Name)
Two<-data.frame(Score,Sex)