给定两个数据帧：
df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))
df2 = data.frame(CustomerId = c(2, 4, 6), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1)))
df1
# CustomerId Product
# 1 Toaster
# 2 Toaster
# 3 Toaster
# 4 Radio
# 5 Radio
# 6 Radio
df2
# CustomerId State
# 2 Alabama
# 4 Alabama
# 6 Ohio
如何进行数据库样式（即sql样式）连接？也就是说，我如何获得：
df1和df2的内部连接：仅返回左表在右表中具有匹配键的行。df1和df2的外部连接：返回两个表中的所有行，连接左侧表中具有匹配键的记录。df1和df2的左外联接（或简单的左联接）返回左表中的所有行，以及右表中具有匹配键的所有行。df1和df2的右外部连接返回右表中的所有行，以及左表中具有匹配键的所有行。
额外学分：
如何执行SQL样式的选择语句？
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。
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)
dplyr从0.4开始实现了包括outer_join在内的所有连接，但值得注意的是，在0.4之前的前几个版本中，因此，在之后的相当长一段时间里，有很多非常糟糕的黑客解决方法用户代码（你仍然可以在那个时期的SO、Kaggle answers和github中找到这样的代码。因此，这个答案仍然有用。）
加入相关发布亮点：
版本0.5（2016年6月）
POSIXct类型、时区、重复项、不同因素级别的处理。更好的错误和警告。新后缀参数，用于控制重复变量名称接收的后缀（#1296）
版本0.4.0（2015年1月）
实施右联接和外联接（#96）可变联接，它从另一个表中的匹配行向一个表添加新变量。过滤联接，根据观察值是否与另一个表中的观察值匹配来过滤一个表的观察值。
版本0.3（2014年10月）
现在可以通过每个表中的不同变量进行left_join：df1%>%left_join（df2，c（“var1”=“var2”））
0.2版（2014年5月）
*_join（）不再重新排序列名（#324）
版本0.1.3（2014年4月）
具有inner_join、left_join、semi_join、anti_joinouter_join尚未实现，回退是使用base:：merge（）（或plyr:：join（））尚未实现right_join和outer_join哈德利在这里提到了其他优势目前，dplyr所没有的一个小特性是，可以像Python panda那样，通过.x和.y列进行分隔。
根据哈德利在该问题中的评论采取的解决方法：
就行而言，rightjoin（x，y）与leftjoin（y，x）相同，只是列的顺序不同。轻松使用select（new_column_order）outer_join基本上是并集（leftjoin（x，y），rightjoin（y，x）），即保留两个数据帧中的所有行。
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。）
