1.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。

2.cbind函数／横向追加

ID<-c(1,2,3,4)
name<-c("A","B","C","D")
score<-c(60,70,80,90)
sex<-c("M","F","M","M")
student1<-data.frame(ID,name)
student2<-data.frame(score,sex)
total_student2<-cbind(student1,student2)
total_student2

 当我们需要将不同的观测对象，相同的观测变量合并时，则采用rbind，也就是合并row。

3.rbind函数／纵向追加

ID<-c(1,2,3,4)
name<-c("A","B","C","D")
student1<-data.frame(ID,name)
ID<-c(5,6,7,8)
name<-c("E","F","G","H")
student2<-data.frame(ID,name)
total_student3<-rbind(student1,student2)
total_student3