R语言中cbind、rbind和merge函数怎么使用与区别

本篇内容介绍了“R语言中cbind、rbind和merge函数怎么使用与区别”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

cbind： 根据列进行合并，即叠加所有列，m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列，合并前提：cbind(a, c)中矩阵a、c的行数必需相符

rbind： 根据行进行合并，就是行的叠加，m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行，合并前提：rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相符

> a <- matrix(1:12, 3, 4)> print(a)   [,1] [,2] [,3] [,4][1,]  1  4  7  10[2,]  2  5  8  11[3,]  3  6  9  12> > b <- matrix(-1:-12, 3, 4)> print(b)   [,1] [,2] [,3] [,4][1,]  -1  -4  -7 -10[2,]  -2  -5  -8 -11[3,]  -3  -6  -9 -12> > x=cbind(a,b)> print(x)   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8][1,]  1  4  7  10  -1  -4  -7 -10[2,]  2  5  8  11  -2  -5  -8 -11[3,]  3  6  9  12  -3  -6  -9 -12> > y=rbind(a,b)> print(y)   [,1] [,2] [,3] [,4][1,]  1  4  7  10[2,]  2  5  8  11[3,]  3  6  9  12[4,]  -1  -4  -7 -10[5,]  -2  -5  -8 -11[6,]  -3  -6  -9 -12> > > c <- matrix(-1:-20, 4, 5)> print(c)   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,]  -1  -5  -9 -13 -17[2,]  -2  -6 -10 -14 -18[3,]  -3  -7 -11 -15 -19[4,]  -4  -8 -12 -16 -20> > x2=cbind(a,c)Error in cbind(a, c) : 矩阵的行数必需相符(见arg2)> print(x2)   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9][1,]  1  4  7  10  -1  -4  -7 -10 -13[2,]  2  5  8  11  -2  -5  -8 -11 -14[3,]  3  6  9  12  -3  -6  -9 -12 -15> > y2=rbind(a,c)Error in rbind(a, c) : 矩阵的列数必需相符(见arg2)> print(y2)Error in print(y2) : 找不到对象'y2'>

merge函数

两个数据框拥有相同的时间或观测值，但这些列却不尽相同。处理的办法就是使用
merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数。

#merge／合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c(“A”,”B”,”C”,”D”)score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,name)student2<-data.frame(ID,score)total_student1<-merge(student1,student2,by=”ID”)total_student1

当我们需要将相同的观测对象得出的不同类型变量合并时，则采用cbind，也就是合并columm。

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