我有兩個data.tables，X（3m行，約500列）和Y（100行，兩列）。set.seed(1)X <- data.table( a=letters, b=letters, c=letters, g=sample(c(1:5,7),length(letters),replace=TRUE), key="g" )Y <- data.table( z=runif(6), g=1:6, key="g" )我想在X上做一個左外部連接，這Y[X]要歸功于：為什么data.tables的X [Y]聯接不允許完全外部聯接或左聯接？但是我想添加新列X 而不進行復制X（因為它很大）。顯然，類似的東西很X <- Y[X]有效，但除非data.table比我認為它聰明得多（而且我認為它有很多曲折?。?，否則我相信它會復制整個X。X[ , z:= Y[X,z]$z ] 可以，但是很笨拙，無法很好地擴展到不止一列。如何以有效的方式（無論是在副本方面還是在程序員時間方面）將合并結果存儲回保留的data.table中？
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撒科打諢
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這很容易做到：
X[Y, z := i.z]
之所以起作用，是因為Y[X]和之間的唯一區別X[Y]是當某些元素不在in時Y，在這種情況下，您可能想z成為NA，上面的賦值恰好可以做到。
它對于許多變量也同樣適用：
X[Y, `:=`(z1 = i.z1, z2 = i.z2, ...)]
由于您需要進行操作Y[X]，因此可以添加參數nomatch=0（如@mnel所指出的），以便對于X不包含Y的鍵值的那些對象不獲取NA。即：
X[Y, z := i.z, nomatch=0]
從NEWS獲取data.table
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** CHANGES IN DATA.TABLE VERSION 1.7.10 **
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新的功能
o The prefix i. can now be used in j to refer to join inherited
columns of i that are otherwise masked by columns in x with
the same name.
呼如林
TA貢獻1798條經驗 獲得超3個贊
除了上述答案外，您還可以執行（v1.9.6+）：
require(data.table) # v1.9.6+
X[Y, (colNames) := mget(paste0("i.", colNames))]
colNames字符向量在哪里列出您想要的列Y。這樣，當您要添加許多列時，您可以有效地選擇要添加的列（colNames從的子集定義names(Y)）。
另外，您可以將其與新on=參數（來自v1.9.6+）組合為：
# ad-hoc joins using 'on=' instead of setting keys
require(data.table) # v1.9.6+
X[Y, (colNames) := mget(paste0("i.", colNames)), on = "g"]
值得在(colNames) := mget(colNames)這里使用akrun的策略：更新R中的數據幀行。
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