R 键列数不同时合并data.table

我试图从文档中理解

data.table

中的逻辑，但有点不清楚。我知道我可以尝试一下，看看会发生什么，但我想确保没有病理病例，因此我想知道逻辑实际上是如何编码的。当两个

data.table

对象的键列数不同时，例如

a

有2个键列，

b

有3个键列，然后运行

cQuote data.table：

X[Y]是一个连接，使用Y（或Y的键，如果有）作为索引查找X的行。
Y[X]是一个连接，使用X（或X的键，如果有）作为索引查找Y的行。
merge（X，Y）同时执行两种方式。X[Y]和Y[X]的行数通常不同；
而merge（X，Y）和merge（Y，X）返回的行数是相同的

好问题。首先，正确的术语是（来自
？data.table
）：

[data.table]可以有一个或多个列的键。此键可用于行索引而不是行名

所以“键”（singlular）不是“键”（复数）。目前，我们可以用“钥匙”逃脱。但当将来添加辅助密钥时，可能会有多个密钥。每个键（单数）可以有多个列（复数）

否则你绝对正确。根据其他人的反馈，v1.8.2对以下段落进行了改进。从
？数据表
：

当i是data.table时，x必须有一个键。使用x的键将i连接到x，并返回x中匹配的行。在i中的每列与x键中的每列之间执行等联接；i、 例如，i的第1列与x键的第1列相匹配，第2列与第二列相匹配，等等。匹配是在O（logn）时间内以编译的C进行的二进制搜索。如果i的列数少于x的键，那么x的许多行通常会与i的每一行相匹配，因为并非所有x的键列都会连接到i（一个常见的用例）。如果i的列数大于x的键数，则结果中将包括未参与联接的i的列。如果我也有一个键，则使用i的键列来匹配x的键列（i的键的列1连接到x的键的列1，列2连接到列2，依此类推），并执行两个表的二进制合并。在所有联接中，列的名称都是无关的。x键的列按顺序连接，当i未连接时，从i的第1列开始，或从i键的第1列开始


以下注释，在v1.8.3（关于R-Forge）中，现在改为（粗体更改）：

当i是data.table时，x必须有一个键。使用x的键将i连接到x，并返回x中匹配的行。在i中的每列与x键中的每列之间执行等联接；i、 例如，i的第1列与x键的第1列相匹配，第2列与第二列相匹配，等等。匹配是在O（logn）时间内以编译的C进行的二进制搜索。如果i的列少于x的键，那么不是所有x的键列都将被连接到（一个常见的用例），并且x的许多行（通常）将与i的每一行匹配。如果i的列数大于x的键数，则结果中将包括未参与联接的i的列。如果我也有一个键，则使用i的键列来匹配x的键列（i的键的列1连接到x的键的列1，i的键的列2连接到x的键的列2，依此类推，只要较短的键），并执行两个表的二进制合并。在所有连接中，列的名称都是无关的；x键的列按顺序连接，当i未连接时，从i的第1列开始，或从i键的第1列开始在代码中，连接列的数量由min（长度（键（x））确定，if（haskey（i））长度（键（i））else ncol（i））确定。

如果你展示了你的尝试和想法，然后要求确认你所推断的事实上是如何工作的，我会对这个问题感到非常兴奋。@GSee:好的，你认为这是我试图理解的东西吗？那么你的问题是：这个输出与你描述的相符吗？我会同意的。合并正在发生，正如你所描述的那样。由于
a
和
b
中的列不同，以及回收工作的方式不同，所以行和列的排序顺序都不同。i、 e.
rep（1:10，10）
和
rep（1:10，每个=10）
之间的区别当我读到它时，它说，“如果有多个键，只使用第一个键？”@GSee，是的，这正是问题所在：第三个键是与第三列匹配的，还是在另一个表只有两个键的情况下不使用？这对我来说是令人困惑的部分：“如果我也有一个键，则用于匹配x键列的是我的键列（i键的第1列与x键的第1列相连，第2列与第2列相连，依此类推）。”。。。“这听起来像是我们将使用
i
中的所有键，并与
x
中的列相匹配，即使
x
中作为键一部分的列已用完。谢谢你的澄清！但如果我们用完了x中的键列，那么除了停在那里，我们还能做什么呢？为什么听起来我们会使用所有i的键列？听起来像是滚动i的键列，然后匹配到第1个和第2个。。x的第n列，即使只有第一个KI可以看到添加类似“当x和i都设置了键时，将有
min（length（key（i）），length（key（x）））
join列；即，join中涉及的列”。这会有帮助吗？更改已提交并添加了新闻项。如果问题不清楚，请道歉，但这与我试图解决的问题无关。
require(data.table)
a <- data.table(id=1:10, t=1:20, v=1:40, key=c("id", "t"))
b <- data.table(id=1:10, v2=1:20, key="id")
c <- a[b]

> head(c,10)
    id  t  v v2
 1:  1  1  1  1
 2:  1  1 21  1
 3:  1 11 11  1
 4:  1 11 31  1
 5:  1  1  1 11
 6:  1  1 21 11
 7:  1 11 11 11
 8:  1 11 31 11
 9:  2  2  2  2
10:  2  2 22  2

d <-b[a]

> head(d,10)
    id v2  t  v
 1:  1  1  1  1
 2:  1 11  1  1
 3:  1  1  1 21
 4:  1 11  1 21
 5:  1  1 11 11
 6:  1 11 11 11
 7:  1  1 11 31
 8:  1 11 11 31
 9:  2  2  2  2
10:  2 12  2  2