大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了merge 和 Reduce 是否做同样的事情并且 all=True 和 by 是否可以达到相同的目标，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我尝试将 4 个数据合并在一起。我试过 @H_430_3@merge 和 reduce。我想知道我是否以正确的方式使用它们。结果数据似乎相同。我需要第二眼来确保我没有做错。
这是我的代码：
我使用了合并：
SUB_counts <- as_tibble(merge(count_pts,count_SUB,all = TRUE,sort = falSE))
SUB_counts_Re <- as_tibble(merge(count_pts_Re,count_SUB_Re,sort = falSE))
SUB_counts_merge <- full_join(count_pts,by = "SUBCOD")
然后我也尝试了Reduce：
test<-Reduce(function(x,y) merge(x,y,all=TRUE),List(count_pts,count_pts_Re,count_SUB_RE))
看起来像 test=SUB_counts_merge
有人能帮我更好地理解这两个吗？
all = TRUE 时，是否与使用 by = "SUBCOD" 相同？Reduce 时，没有地方放置 'by`，我们怎么知道它们是使用正确的变量合并的？非常感谢。
是的，SUB_counts_merge 和 test 是一样的。
对于 SUB_counts_merge，您正在遵循流程：
a = 1 + 2
b = 3 + 4
c = a + b
而对于 test，您所遵循的过程是：
d = 1 + 2 + 3 + 4
很明显 c 和 d 是一样的。但我们也看到，获得 d 的过程更加简单直接，无需任何中间变量。
回答您的问题：
不，它们不一样。如果您正在合并两个数据框 df1 和 df2，all = TRUE 用于指定 df1 中的所有行以及 df2 中的所有行都被保留。 by = "SUBCOD" 用于指定要合并的列。由于您没有在此处明确指定 by 参数，因此它将两个数据框中的公共列作为 by 值。此外，我建议您遵循基本 R 语法或 dplyr 任何您觉得方便的方法。 @H_430_3@merge 是一个基本的 R 函数，而 full_join 是 dplyr。当您指定 all = TRUE 时，这是执行完全连接的基本 R 方式，而在 dplyr 中，我们使用 full_join。
在普通的@H_430_3@merge中有一个地方。你可以这样做
test<-Reduce(function(x,y) merge(x,y,all=TRUE,by = "SUBCOD"),list(count_pts,count_SUB,count_pts_Re,count_SUB_RE))
以上是大佬教程为你收集整理的merge 和 Reduce 是否做同样的事情并且 all=True 和 by 是否可以达到相同的目标全部内容，希望文章能够帮你解决merge 和 Reduce 是否做同样的事情并且 all=True 和 by 是否可以达到相同的目标所遇到的程序开发问题。
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