本篇內(nèi)容介紹了“R語言中cbind、rbind和merge函數(shù)怎么使用與區(qū)別”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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cbind： 根據(jù)列進(jìn)行合并，即疊加所有列，m列的矩陣與n列的矩陣cbind()最后變成m+n列，合并前提：cbind(a, c)中矩陣a、c的行數(shù)必需相符

rbind： 根據(jù)行進(jìn)行合并，就是行的疊加，m行的矩陣與n行的矩陣rbind()最后變成m+n行，合并前提：rbind(a, c)中矩陣a、c的列數(shù)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) : 矩陣的行數(shù)必需相符(見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) : 矩陣的列數(shù)必需相符(見arg2)
> print(y2)
Error in print(y2) : 找不到對(duì)象'y2'
>

merge函數(shù)

兩個(gè)數(shù)據(jù)框擁有相同的時(shí)間或觀測值，但這些列卻不盡相同。處理的辦法就是使用
merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函數(shù)。

#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

當(dāng)我們需要將相同的觀測對(duì)象得出的不同類型變量合并時(shí)，則采用cbind，也就是合并columm。

“R語言中cbind、rbind和merge函數(shù)怎么使用與區(qū)別”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

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