更新联接。另一个重要的SQL样式连接是“更新连接”，其中一个表中的列使用另一个表更新（或创建）。
正在修改OP的示例表。。。
sales = data.frame(
CustomerId = c(1, 1, 1, 3, 4, 6),
Year = 2000:2005,
Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3))
)
cust = data.frame(
CustomerId = c(1, 1, 4, 6),
Year = c(2001L, 2002L, 2002L, 2002L),
State = state.name[1:4]
)
sales
# CustomerId Year Product
# 1 2000 Toaster
# 1 2001 Toaster
# 1 2002 Toaster
# 3 2003 Radio
# 4 2004 Radio
# 6 2005 Radio
cust
# CustomerId Year State
# 1 2001 Alabama
# 1 2002 Alaska
# 4 2002 Arizona
# 6 2002 Arkansas
假设我们想将客户的状态从cust添加到purchases表sales，忽略年份列。使用基数R，我们可以识别匹配的行，然后复制值：
sales$State <- cust$State[ match(sales$CustomerId, cust$CustomerId) ]
# CustomerId Year Product State
# 1 2000 Toaster Alabama
# 1 2001 Toaster Alabama
# 1 2002 Toaster Alabama
# 3 2003 Radio <NA>
# 4 2004 Radio Arizona
# 6 2005 Radio Arkansas
# cleanup for the next example
sales$State <- NULL
从这里可以看到，match从customer表中选择第一个匹配行。
更新具有多个列的联接。当我们只加入一列并且对第一场比赛感到满意时，上面的方法效果很好。假设我们希望客户表中的测量年份与销售年份相匹配。
正如@bgoldst的回答所提到的，在这种情况下，匹配交互可能是一种选择。更直接地说，可以使用data.table：
library(data.table)
setDT(sales); setDT(cust)
sales[, State := cust[sales, on=.(CustomerId, Year), x.State]]
# CustomerId Year Product State
# 1: 1 2000 Toaster <NA>
# 2: 1 2001 Toaster Alabama
# 3: 1 2002 Toaster Alaska
# 4: 3 2003 Radio <NA>
# 5: 4 2004 Radio <NA>
# 6: 6 2005 Radio <NA>
# cleanup for next example
sales[, State := NULL]
正在滚动更新加入。或者，我们可能希望获取找到客户的最后一个状态：
sales[, State := cust[sales, on=.(CustomerId, Year), roll=TRUE, x.State]]
# CustomerId Year Product State
# 1: 1 2000 Toaster <NA>
# 2: 1 2001 Toaster Alabama
# 3: 1 2002 Toaster Alaska
# 4: 3 2003 Radio <NA>
# 5: 4 2004 Radio Arizona
# 6: 6 2005 Radio Arkansas
以上三个示例都侧重于创建/添加新列。有关更新/修改现有列的示例，请参阅相关的R常见问题解答。
