我正在寻找一种有效的（计算机资源方面的和学习/实施方面的）方法来合并两个较大的（大小>100 万/300 KB RData 文件）数据帧。
基本 R 中的“合并”和 plyr 中的“加入”似乎耗尽了我所有的内存，有效地使我的系统崩溃。
示例
负载测试数据框
并尝试
test.merged<-merge(test, test)
或者
test.merged<-join(test, test, type="all")
以下帖子提供了合并和替代方案的列表：
如何加入（合并）数据帧（内部、外部、左侧、右侧）？
以下允许对象大小检查：
https ://heuristically.wordpress.com/2010/01/04/r-memory-usage-statistics-variable/
匿名数据
以下是 data.table 与 data.frame 方法的一些时间安排。
使用 data.table 非常快。关于内存，我可以非正式地报告这两种方法在 RAM 使用方面非常相似（在 20% 以内）。
library(data.table)
set.seed(1234)
n = 1e6
data_frame_1 = data.frame(id=paste("id_", 1:n, sep=""),
factor1=sample(c("A", "B", "C"), n, replace=TRUE))
data_frame_2 = data.frame(id=sample(data_frame_1$id),
value1=rnorm(n))
data_table_1 = data.table(data_frame_1, key="id")
data_table_2 = data.table(data_frame_2, key="id")
system.time(df.merged <- merge(data_frame_1, data_frame_2))
# user system elapsed
# 17.983 0.189 18.063
system.time(dt.merged <- merge(data_table_1, data_table_2))
# user system elapsed
# 0.729 0.099 0.821
这是强制性data.table示例：
library(data.table)
## Fix up your example data.frame so that the columns aren't all factors
## (not necessary, but shows that data.table can now use numeric columns as keys)
cols <- c(1:5, 7:10)
test[cols] <- lapply(cols, FUN=function(X) as.numeric(as.character(test[[X]])))
test[11] <- as.logical(test[[11]])
## Create two data.tables with which to demonstrate a data.table merge
dt <- data.table(test, key=names(test))
dt2 <- copy(dt)
## Add to each one a unique non-keyed column
dt$X <- seq_len(nrow(dt))
dt2$Y <- rev(seq_len(nrow(dt)))
## Merge them based on the keyed columns (in both cases, all but the last) to ...
## (1) create a new data.table
dt3 <- dt[dt2]
## (2) or (poss. minimizing memory usage), just add column Y from dt2 to dt
dt[dt2,Y:=Y]
你必须在R中进行合并吗？如果不是，请使用简单的文件连接合并底层数据文件，然后将它们加载到 R 中。（我意识到这可能不适用于您的情况 - 但如果适用，它可以为您省去很多麻烦。）