通过使用merge函数及其可选参数：

内部连接：merge（df1，df2）将适用于这些示例，因为R会通过公共变量名自动连接帧，但您很可能希望指定merge（df1，df1，by=“CustomerId”），以确保仅在所需字段上匹配。如果匹配变量在不同的数据帧中具有不同的名称，也可以使用by.x和by.y参数。

外部联接：合并（x=df1，y=df2，by=“CustomerId”，all=TRUE）

左外部：合并（x=df1，y=df2，by=“CustomerId”，all.x=TRUE）

右外部：合并（x=df1，y=df2，by=“CustomerId”，all.y=TRUE）

交叉联接：合并（x=df1，y=df2，by=NULL）

与内部联接一样，您可能希望将“CustomerId”显式传递给R作为匹配变量。我认为几乎总是最好明确说明要合并的标识符；如果输入data.frames发生意外变化，则会更安全，并且以后更容易阅读。

您可以通过给定向量（例如，by=c（“CustomerId”，“OrderId”））合并多个列。

如果要合并的列名不相同，则可以指定，例如，by.x=“CustomerId_in_df1”，by.y=“CustomerId.in_df2”，其中CustomerId_in_df1是第一个数据帧中的列名，CustomerId_in-df2是第二个数据帧的列名。（如果需要合并多个列，这些也可以是向量。）

内部连接有data.table方法，它非常节省时间和内存（对于一些更大的data.frames也是必要的）：

library(data.table)
  
dt1 <- data.table(df1, key = "CustomerId") 
dt2 <- data.table(df2, key = "CustomerId")

joined.dt1.dt.2 <- dt1[dt2]

merge也适用于data.tables（因为它是通用的并调用merge.data.table）

merge(dt1, dt2)

stackoverflow上记录的data.table：如何执行data.table合并操作将外键上的SQL联接转换为R data.table语法合并更大数据的有效替代方案。帧R如何在R中与data.table进行基本的左外连接？

另一个选项是plyr包中的join函数。【2022年注意：plyr现已退役，并已被dplyr取代。dplyr中的连接操作在本答案中描述。】

library(plyr)

join(df1, df2,
     type = "inner")

#   CustomerId Product   State
# 1          2 Toaster Alabama
# 2          4   Radio Alabama
# 3          6   Radio    Ohio

类型选项：内部、左侧、右侧、完整。

从…起join：与merge不同，[join]保留x的顺序，无论使用何种连接类型。

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。

在连接两个数据帧时，每个数据帧约有100万行，一个数据帧有2列，另一个数据框约有20行，我惊讶地发现merge（…，all.x=TRUE，all.y=TRUE）比dplyr:：full_join（）更快。这是dplyr v0.4

合并需要约17秒，完全加入需要约65秒。

尽管如此，我还是需要一些食物，因为我通常默认使用dplyr来执行操作任务。

对于所有列上的内部联接，还可以使用data.table-package中的finteract或dplyr包中的intersect作为合并的替代方法，而不指定by列。这将给出两个数据帧之间相等的行：

merge(df1, df2)
#   V1 V2
# 1  B  2
# 2  C  3

dplyr::intersect(df1, df2)
#   V1 V2
# 1  B  2
# 2  C  3

data.table::fintersect(setDT(df1), setDT(df2))
#    V1 V2
# 1:  B  2
# 2:  C  3

示例数据：

df1 <- data.frame(V1 = LETTERS[1:4], V2 = 1:4)
df2 <- data.frame(V1 = LETTERS[2:3], V2 = 2:3)

我建议您查看Gabor Grothendieck的sqldf包，它允许您用SQL表示这些操作。

library(sqldf)

## inner join
df3 <- sqldf("SELECT CustomerId, Product, State 
              FROM df1
              JOIN df2 USING(CustomerID)")

## left join (substitute 'right' for right join)
df4 <- sqldf("SELECT CustomerId, Product, State 
              FROM df1
              LEFT JOIN df2 USING(CustomerID)")

我发现SQL语法比它的R等效语法更简单和自然（但这可能只是反映了我的RDBMS偏见）。

有关连接的更多信息，请参阅Gabor的sqldfGitHub。