数据追加

a<-c()
a[1]<-'sf'
#往allrate里追加添加一列，列名为actdays
allrate <- data.frame(allrate,actdays=rate)

数据合并

• cbind()，rbind()函数，一个列合并，一个行合并
• 当列的个数不一致时，行合并时则用plyr包中的rbind.fill函数，缺失以NA填充

a<-data.frame(age=c(12,23))
b<-data.frame(age=c(23,34),sex=c('F','T'))
library(plyr)
rbind.fill(a,b)

合并前.png

合并后.png

数据连接

merge函数，还有dplyr包中的inner_join（）、full_join（）、left_join（）、right_join（）、可以实现，分别对应内连接、外连接、左连接、右连接

#a,b两个表按“用户”列作为关键字连接
a <- merge(a,b,by="用户",all=FALSE)#内连接，两个表实现与的操作
a <- merge(a,b,by="用户",all=TRUE)#内连接，两个表实现并的操作，空位处插入NA
a <- merge(a,b,by="用户",all.x=TRUE)#左连接
a <- merge(a,b,by="用户",all.y=TRUE)#右连接
a <- merge(a,b,by.x="用户",by.y="id")#当选择的列在两个表里名字不同时

求表差集

目标：A是一个表，B是另一个表，求A-B，也就是A有B没有的数据

这里的A表为data,B表为all，根据uid字段求差集，输出的差集为c表

c<-setdiff(data$uid,all$uid)
c<-data[which(data$uid  %in% c),]