R 按列的精确匹配合并数据帧

我想合并两个数据帧，其中一个有更多的变量（列），而另一个有更多的观察（行）。下面是如何设置它们的简化示例：

数据帧1：

ID      Date         Indicator
12345   01/01/2008   1
54321   12/01/2008   1

数据帧2：

ID      Date         
12345   01/01/2008   
12345   01/31/2008
12345   02/28/2009
24681   01/01/2008
54321   12/01/2008
54321   12/20/2008

我想做的是只保留ID完全匹配的行。例如，我想要以下输出：

新数据帧：

ID      Date         Indicator     
12345   01/01/2008   1
12345   01/31/2008   NA
12345   02/28/2009   NA
54321   12/01/2008   1
54321   12/20/2008   NA

我试过了

new <- merge(df1, df2, all=TRUE)

---

new您可以尝试使用
dplyr
解决方案：

library(dplyr)
# a right join when you filter Dataframe2 by ID in Dataframe1
Dataframe1 %>% right_join(Dataframe2[Dataframe2$ID %in% Dataframe1$ID,])  

Joining, by = c("ID", "Date")
     ID       Date Indicator
1 12345 01/01/2008         1
2 12345 01/31/2008        NA
3 12345 02/28/2009        NA
4 54321 12/01/2008         1
5 54321 12/20/2008        NA

# clearly you can put it in a data.frame
Dataframe3 <- Dataframe1 %>% right_join(Dataframe2[Dataframe2$ID %in% Dataframe1$ID,], by = 'ID') %>% 
             data.frame()

根据s_t的评论编辑：

left_join(df2, df1, by=c("ID", "Date")) %>% filter(ID %in% df1$ID)

考虑将
与
子集合并
：

df3 <- subset(merge(df1, df2, by=c("ID", "Date"), all=TRUE), ID %in% df1$ID)

df3
#      ID       Date Indicator
# 1 12345 01/01/2008         1
# 2 12345 01/31/2008        NA
# 3 12345 02/28/2009        NA
# 5 54321 12/01/2008         1
# 6 54321 12/20/2008        NA

试试看：

library(dplyr)
df2 %>%
  left_join(df1, by = c("ID", "Date")) %>% # or full_join(df1, by = c("ID", "Date"))
  filter(ID %in% df1$ID) 

或者根据您开始的内容：

merge(df1, df2, all = TRUE) %>% filter(ID %in% df1$ID)

您可以尝试使用ply库中的函数join（）。您还需要额外的步骤来获得所需的精确输出

library(plyr)

df1

     ID       Date Indicator
1 12345 2020-01-01         1
2 54321 2020-12-01         1

 df2

     ID       Date
1 12345 2020-01-01
2 12345 2020-01-31
3 12345 2020-02-28
4 24681 2020-01-01
5 54321 2020-12-01
6 54321 2020-12-20

# that extra step
df3 <- df2[df2$ID %in% df1$ID,]
df3
     ID       Date
1 12345 2020-01-01
2 12345 2020-01-31
3 12345 2020-02-28
5 54321 2020-12-01
6 54321 2020-12-20

join(df3, df1, by = c("ID", "Date"))
     ID       Date Indicator
1 12345 2020-01-01         1
2 12345 2020-01-31        NA
3 12345 2020-02-28        NA
4 54321 2020-12-01         1
5 54321 2020-12-20        NA

库（plyr）
df1
ID日期指示器
1 12345 2020-01-01         1
2 54321 2020-12-01         1
df2
身份证日期
1 12345 2020-01-01
2 12345 2020-01-31
3 12345 2020-02-28
4 24681 2020-01-01
5 54321 2020-12-01
6 54321 2020-12-20
#额外的步骤
df3如果数据大小不太大，可以添加一行，按df1$id过滤结果

new <- new[new$id %in% unique(df1$id),]

new您正在寻找一个连接。如果计划保留为引用的表位于左侧，则其为左联接。示例代码

    df1<-data.frame(ID=c(12345,54321) ,Date  =c('01/01/2008',' 12/01/2008 ')   ,    
     Indicator=c(1,1))

     df2<-data.frame(ID=c(12345,12345,5341) ,Date  =c('01/01/2008',' 12/01/2008 
      ','12/1/2008') )

    merge(df1,df2,by.x = 'ID',by.y='ID')

      ID     Date.x       Indicator       Date.y
      12345 01/01/2008         1    01/01/2008
      12345 01/01/2008         1    12/01/2008 

df1
merge（df1，df2，by=“ID”，all=TRUE）
根据这个@Ryan抱歉，我更改了它。感谢you@foc，OP似乎不需要ID 24681，而且加入似乎也在日期上。@s\u谢谢。我没有看到结果。尝试学习回答。我已经尝试过了，但是会给这个
ID日期指示器1 12345 01/01/2008 12 54321 12/01/2008 1
，这似乎不是OP需要的。Hi@sh2这有助于你解决问题还是你需要其他帮助？这似乎没有给出期望的结果，因为它是
ID日期指示器1234501/01/2008 12/01/2008 1 54321 1
。是的，你说得对！我误读了任务
left\u join（df2，df1，by=c（“ID”，“Date”））%>%filter（ID%在%df1$ID中）
是正确的。这和你的建议很相似。
new <- new[new$id %in% unique(df1$id),]

    df1<-data.frame(ID=c(12345,54321) ,Date  =c('01/01/2008',' 12/01/2008 ')   ,    
     Indicator=c(1,1))

     df2<-data.frame(ID=c(12345,12345,5341) ,Date  =c('01/01/2008',' 12/01/2008 
      ','12/1/2008') )

    merge(df1,df2,by.x = 'ID',by.y='ID')

      ID     Date.x       Indicator       Date.y
      12345 01/01/2008         1    01/01/2008
      12345 01/01/2008         1    12/01/2008