文章来源于：https://github.com/gadenbuie/tidyexplain#relational-data

• Mutating Joins — inner_join(), left_join(), right_join(), full_join()

• Filtering Joins — semi_join(), anti_join()

• Set Operations — union(), union_all(), intersect(), setdiff()

• Tidy Data — spread() and gather()
  dplyr包里的合并函数：

left_join 左合并：保留右侧里与左侧一致的行，增加到新的一列。右侧与左侧不匹配的行会被删除。

left-join.gif

right_join和left_join方法一样，只是保留的是右侧的，删除的是左侧的。

full_join 全合并：会根据指定列合并，右侧和左侧不一致的行，都会被保留，作为新的一行，缺失的值会用NA填充。

full-join.gif

inner_join:保留合并依据列，左侧和右侧都有的行的数据

inner-join.gif

anti_join:找出根据指定列，左侧中与右侧不一致的列所对应的行

anti-join.gif

setdiff:找出左侧和右侧完全匹配行，之外左侧的行

setdiff.gif

intersect:提取左侧和右侧整行完全一致的行

intersect.gif

长短数据的互相转换的过程

tidyr-spread-gather.gif

长数据变宽数据

spread(longdata,key,val) 参数1：长数据，参数2：key所在的列（即type列），参数3：key或type对应的数值value

宽数据变长数据

gather(wide,key,val,x:z) 参数1：宽数据，参数2：要生成的新的key/type列的名称，参数3：新生成的type列的数值，参数4：指定要合并那些列