mutate-joins {dplyr}：变异联接

可变联接将列从 y 添加到 x，并根据键值匹配行：

inner_join()：包括 x 和 y 中的所有行。

left_join()：包括 x 中的所有行。

right_join()：包括 y 中的所有行。

full_join()：包括 x 或 y 中的所有行。

如果 x 中的一行与 y 中的多行匹配，则 y 中的所有行将针对 x 中的每个匹配行返回一次。

实例

假设有两个班级的考试名次表，class1和class2,然后将通过四种方式组合这两个表，来达到不同要求比较的目的。

class1 <- tribble(
  ~'名次',~'姓名',
  '第一名','王某人',
  '第二名','张周人',
  '第三名','李某人'
)
class2 <- tribble(
  ~'名次',~'姓名',
  '第一名','胡某人',
  '第二名','刘周人',
  '第四名','于某人'
)

class1:

class2:

inner_join()

> inner_join(class1,class2,by='名次')
# A tibble: 2 x 3
  名次   姓名.x 姓名.y
  <chr>  <chr>  <chr> 
1 第一名 王某人 胡某人
2 第二名 张周人 刘周人

一班和二班均有第一名和第二名，所以等值连接把两张表里名次相同的人连接起来。

left_join()

> left_join(class1,class2,by='名次')
# A tibble: 3 x 3
  名次   姓名.x 姓名.y
  <chr>  <chr>  <chr> 
1 第一名 王某人 胡某人
2 第二名 张周人 刘周人
3 第三名 李某人 NA    

可以把参数 (class1,class2,by=‘名次’)这么理解，class1在左边就是左，class2在右边就是右。所以左连接说的保留x中的所有观测就是指：保留左边的即class1中的所有观测。那么class1的第一名、第二名、第三名都保留了下来，而class2的表里有的第一名和第二名的人的名字就连接过来了，没有第三名，则补充NA，第四名舍弃。
注意：一般情况下都会使用左连接，这样可以保留原表数据。

right_join()

> right_join(class1,class2,by='名次')
# A tibble: 3 x 3
  名次   姓名.x 姓名.y
  <chr>  <chr>  <chr> 
1 第一名 王某人 胡某人
2 第二名 张周人 刘周人
3 第四名 NA     于某人

看懂了左连接，这个右连接就容易了。右连接，则保留class2中的所有观测值，所以第一名、第二名、第四名都保留下来。一班class1则是第三名舍去，第四名的位置补充NA。

full_join()

> full_join(class1,class2,by='名次')
# A tibble: 4 x 3
  名次   姓名.x 姓名.y
  <chr>  <chr>  <chr> 
1 第一名 王某人 胡某人
2 第二名 张周人 刘周人
3 第三名 李某人 NA    
4 第四名 NA     于某人

全连接则是把左右两边的表格都保留下来，缺失的值补充NA，很好理解。

其他情况

上面几种情况都是两个表中有名称相同的键值。如果数据内容是一种类型，只是键的名称不同，可以采用这种方式：
left_join(x,y,by=c(‘a’=‘b’))
比如二班还有一张表，表示运动会各项目参与的人员

class2<-tribble(
  ~'名次',~'姓名',
  '第一名','胡某人',
  '第二名','刘某人',
  '第四名','于某人'
)
sports<-tribble(
  ~'项目',~'运动员',
  '乒乓球','于某人',
  '篮球','胡某人',
  '足球','刘某人'
)

sports:

 class2:

这两个表的键名都不同，我们通过class2中的“姓名”和sports中的“运动员”对两个表进行连接

> left_join(class2,sports,by=c('姓名'='运动员'))
# A tibble: 3 x 3
  名次   姓名   项目  
  <chr>  <chr>  <chr> 
1 第一名 胡某人 篮球  
2 第二名 刘某人 足球  
3 第四名 于某人 乒乓球

两个表就连接起来了，可以看出二班排名第1、2、4的同学参与的运动会项目。