假设我有两个数据帧：
df1 <- data.frame(matrix(rnorm(10*10),ncol=10))
df2 <- data.frame(matrix(rnorm(10*10),ncol=10))
colnames(df1) <- 1:10
colnames(df2) <- 11:20
如何将merge用于cbind这些（我已经了解cbind但我对此处merge的应用感兴趣。
答案 0 :(得分：8)
这里除了行名之外没有什么可以合并的。
merge(df1, df2, by=0)
注意结果中行的顺序！这些按行名称排序。要获得正确的订单，请使用order：
x <- merge(df1, df2, by=0)
x[order(as.numeric(x$Row.names)),]
答案 1 :(得分：5)
为了显示目的，我已经缩小了矩阵。
> df1 <- data.frame(matrix(rnorm(15),ncol=3))
> df2 <- data.frame(matrix(rnorm(15),ncol=3))
> colnames(df1) <- paste0("A", 1:3)
> colnames(df2) <- paste0("B", 4:6)
我们有数据框df1和df2，列名为A1，A2＆amp; A3和B1，B2＆amp;分别为B3。
因此，正如您所知，cbind（）只是将数据框并排放在一起。
> cbind(df1, df2)
A1 A2 A3 B4 B5 B6
1 2.055780 0.362796 1.25536 -1.748416 0.41855 -0.516635
2 0.010779 0.086778 -0.68413 1.183762 -1.20362 0.041147
3 -0.732393 0.235125 -0.89306 1.435362 -0.26066 -0.025933
4 -2.493843 -2.654263 0.36107 0.083018 -0.82251 -0.991135
5 0.935540 0.398196 -0.43043 0.470559 -0.54146 1.955555
merge（）查找常用列。在这种情况下没有，所以它基本上产生一个外部产品，其中每行df1与df2的每一行匹配。
> merge(df1, df2)
A1 A2 A3 B4 B5 B6
1 2.055780 0.362796 1.25536 -1.748416 0.41855 -0.516635
2 0.010779 0.086778 -0.68413 -1.748416 0.41855 -0.516635
3 -0.732393 0.235125 -0.89306 -1.748416 0.41855 -0.516635
4 -2.493843 -2.654263 0.36107 -1.748416 0.41855 -0.516635
5 0.935540 0.398196 -0.43043 -1.748416 0.41855 -0.516635
6 2.055780 0.362796 1.25536 1.183762 -1.20362 0.041147
7 0.010779 0.086778 -0.68413 1.183762 -1.20362 0.041147
8 -0.732393 0.235125 -0.89306 1.183762 -1.20362 0.041147
9 -2.493843 -2.654263 0.36107 1.183762 -1.20362 0.041147
10 0.935540 0.398196 -0.43043 1.183762 -1.20362 0.041147
11 2.055780 0.362796 1.25536 1.435362 -0.26066 -0.025933
12 0.010779 0.086778 -0.68413 1.435362 -0.26066 -0.025933
13 -0.732393 0.235125 -0.89306 1.435362 -0.26066 -0.025933
14 -2.493843 -2.654263 0.36107 1.435362 -0.26066 -0.025933
15 0.935540 0.398196 -0.43043 1.435362 -0.26066 -0.025933
16 2.055780 0.362796 1.25536 0.083018 -0.82251 -0.991135
17 0.010779 0.086778 -0.68413 0.083018 -0.82251 -0.991135
18 -0.732393 0.235125 -0.89306 0.083018 -0.82251 -0.991135
19 -2.493843 -2.654263 0.36107 0.083018 -0.82251 -0.991135
20 0.935540 0.398196 -0.43043 0.083018 -0.82251 -0.991135
21 2.055780 0.362796 1.25536 0.470559 -0.54146 1.955555
22 0.010779 0.086778 -0.68413 0.470559 -0.54146 1.955555
23 -0.732393 0.235125 -0.89306 0.470559 -0.54146 1.955555
24 -2.493843 -2.654263 0.36107 0.470559 -0.54146 1.955555
25 0.935540 0.398196 -0.43043 0.470559 -0.54146 1.955555
如果我们重命名df1中的第一列以使其与df2中第一列的名称匹配，那么merge（）会在这两列中查找公共值。由于没有公共值，因此输出为空。
> colnames(df1)[1] = "B4"
> merge(df1, df2)
[1] B4 A2 A3 B5 B6
<0 rows> (or 0-length row.names)
但是现在如果我们复制（并反转，只是为了让事情变得有趣！）df2的第一列进入df1的第一列......
> df1$B4 = rev(df2$B4)
> df1
B4 A2 A3
1 -0.50647 -0.48128 0.540799
2 -0.70684 -0.35401 0.872514
3 0.14341 1.12184 -0.079913
4 -0.59989 0.81912 1.726494
5 0.33864 0.85277 0.386702
> df2
B4 B5 B6
1 0.33864 1.83677 0.406717
2 -0.59989 -0.43630 0.075029
3 0.14341 1.01496 0.095534
4 -0.70684 1.32414 -0.122613
5 -0.50647 0.70709 -0.700225
...并尝试再次合并......
> merge(df1, df2)
B4 A2 A3 B5 B6
1 -0.70684 -0.35401 0.872514 1.32414 -0.122613
2 -0.59989 0.81912 1.726494 -0.43630 0.075029
3 -0.50647 -0.48128 0.540799 0.70709 -0.700225
4 0.14341 1.12184 -0.079913 1.01496 0.095534
5 0.33864 0.85277 0.386702 1.83677 0.406717
...我们终于得到了一些有意义的东西：df1和df2的行根据df2 $ B4中df1 $ B4匹配值的值粘在一起。
我希望这会有所帮助。