首先看看排序：
在R中，和排序相关的函数主要有三个：sort()，rank()，order()。
sort(x)是对向量x进行排序，返回值排序后的数值向量。
rank()是求秩的函数，它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”。
order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置。
其中sort(x)等同于x[order(x)]
下面以一小段R代码来举例说明：
x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)
sort(x)
[1] 32 67 74 85 93 97 99 100
order(x)
[1] 5 8 4 3 2 1 7 6
rank(x)
[1] 6 5 4 3 1 8 7 2
x[order(x)]
[1] 32 67 74 85 93 97 99 100
其中比较有用的order，它可以用来给数据框进行排序
dat[order(dat[,1]),] 以该数据框的第一列进行排序
dat[order(dat[,1],dat[,2]),] 以该数据框的第一列为主要次序，第二列为次要序列进行排序
然后我们看看集合运算：
在R里面除了简单的对两个向量求交集并集补集之外，比较重要的就是match和 %in% 了，需要重点讲讲。
#首先对集合A,B,C赋值
A<-1:10
B<-seq(5,15,2)
C<-1:5
#求A和B的并集
union(A,B)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 13 15
#求A和B的交集
intersect(A,B)
[1] 5 7 9
#求A-B
setdiff(A,B)
[1] 1 2 3 4 6 8 10
#求B-A
setdiff(B,A)
[1] 11 13 15
#检验集合A,B是否相同
setequal(A,B)
[1] FALSE
#检验元素12是否属于集合C
is.element(12,C)
[1] FALSE
#检验集合A是否包含C
all(C%in%A)
[1] TRUE
all(C%in%B)
从上面可以看到%in%这个操作符只返回逻辑向量TRUE 或者FALSE，而且返回值应该与%in%这个操作符前面的向量程度相等。也就是说它相当于遍历了C里面的一个个元素，判断它们是否在B中出现过，然后返回是或者否即可。
而match(C,B)的结果就很不一样了，它的返回结果同样与前面的向量等长，但是它并非返回逻辑向量，而是遍历了C里面的一个个元素，判断它们是否在B中出现过，如果出现就返回在B中的索引号，如果没有出现，就返回NA。
B
[1] 5 7 9 11 13 15
C
[1] 1 2 3 4 5
match(C,B)
[1] NA NA NA NA 1
C%in%B
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
接下来我们看看reshape：
这是一个需要安装的包，起得就是R里面最经典的把长型数据变宽，和把宽数据拉长的作用。
其中melt函数是把很宽的数据拉长，它就是需要指定几列数据是保证不被融合的， 其余每一列数据都必须被融合到一列了，融合后的这一列数据每个元素旁边就用列名来标记该数据来自于哪一列。
[example of melt function](http://www.jianshu.com/writer#example-of-melt-function)
library(reshape) mdata <- melt(mydata, id=c("id","time"))
融合后的数据如下：
id time variable value 1 1 x1 5 1 2 x1 3 2 1 x1 6 2 2 x1 2 1 1 x2 6 1 2 x2 5 2 1 x2 1 2 2 x2 4 可以看到variable列里面有两个不同的元素，说明是把旧数据中的两列给融合了，融合后的一个很长的列就是value
而cast函数的功能就是把刚才融合好的数据给还原。
[cast the melted data](http://www.jianshu.com/writer#cast-the-melted-data)
[cast(data, formula, function)](http://www.jianshu.com/writer#castdata-formula-function)
subjmeans <- cast(mdata, id~variable, mean) timemeans <- cast(mdata, time~variable, mean)
可以看到它们返回的结果是：
subjmeans
id x1 x2 1 4 5.5 2 4 2.5 timemeans
time x1 x2 1 5.5 3.5 2 2.5 4.5 可以看到cast函数比较复杂一点，formula公式右边的变量是需要拆开的variable，这一列变量有多少不重复元素，就新增多少列，左边的变量是行标记了，其余所有数据都会被计算一下再放在合适的位置。
在reshape2这个包里面还进化出来dcast和acast函数，功能大同小异。
最后我们来看看merge函数：
这个函数的功能非常强大，类似于SQL语句里面的join系列函数
测试数据如下，它们这两个表的连接是作者名
Capture1
如果要实现类似sql里面的inner join 功能，则用代码
m1 <- merge(authors, books, by.x = "surname", by.y = "name")
如果要实现left join功能则用代码
m1 <- merge(authors, books, by.x = "surname", by.y = "name",all.x=TRUE)
right join功能代码
m1 <- merge(authors, books, by.x = "surname", by.y = "name",all.y=TRUE)
all join功能代码
m1 <- merge(authors, books, by.x = "surname", by.y = "name",all=TRUE)
关于单变量匹配的总结就是这些，但对于多变量匹配呢，例如下面两个表，需要对k1,k2两个变量都相等的情况下匹配
x <- data.frame(k1 = c(NA,NA,3,4,5), k2 = c(1,NA,NA,4,5), data = 1:5)
y <- data.frame(k1 = c(NA,2,NA,4,5), k2 = c(NA,NA,3,4,5), data = 1:5)
匹配代码如下merge(x, y, by = c("k1","k2")) #inner join
另外一个多行匹配的例子如下：
Capture2
我们的测试数据如上，这两个表的连接在于作者名。下面这两个语句等价
merge(authors, books, by=1:2)
merge(authors, books, by.x=c("FirstName", "LastName"),
by.y=c("AuthorFirstName", "AuthorLastName"),
all.x=TRUE)
都可以把两张表关联起来。
当然，在我搜索资料的时候，发现了另外一个解决问题的方法：
A[with(A, paste(C1, C2, sep = "\r")) %in% with(B, paste(C1, C2, sep="\r")), ]
参考：[http://blog.sina.com.cn/s/blog_6caea8bf0100spe9.html](http://blog.sina.com.cn/s/blog_6caea8bf0100spe9.html)
[http://blog.sina.com.cn/s/blog_6caea8bf010159dt.html](http://blog.sina.com.cn/s/blog_6caea8bf010159dt.html)
[http://blog.csdn.net/u014801157/article/details/24372441](http://blog.csdn.net/u014801157/article/details/24372441)
[http://www.statmethods.net/management/reshape.html](http://www.statmethods.net/management/reshape.html)
[https://docs.tibco.com/pub/enterprise-runtime-for-R/1.5.0_may_2013/TERR_1.5.0_LanguageRef/base/merge.html](https://docs.tibco.com/pub/enterprise-runtime-for-R/1.5.0_may_2013/TERR_1.5.0_LanguageRef/base/merge.html)
[http://r.789695.n4.nabble.com/Matching-multiple-columns-in-a-data-frame-td890832.html](http://r.789695.n4.nabble.com/Matching-multiple-columns-in-a-data-frame-td890832.html)
[http://bbs.pinggu.org/thread-3234639-1-1.html](http://bbs.pinggu.org/thread-3234639-1-1.html)
[http://www.360doc.com/content/14/0821/13/18951041_403561544.shtml](http://www.360doc.com/content/14/0821/13/18951041_403561544.shtml)
[http://developer.51cto.com/art/201312/423612.htm](http://developer.51cto.com/art/201312/423612.htm)
* * *
自我尝试
> x <- data.frame(k1 = c(NA,NA,3,4,5), k2 = c(1,NA,NA,4,5), data = 1:5)
> y <- data.frame(k1 = c(NA,2,NA,4,5), k2 = c(NA,NA,3,4,5), data = 1:5)
> x
k1 k2 data
1 NA 1 1
2 NA NA 2
3 3 NA 3
4 4 4 4
5 5 5 5
> y
k1 k2 data
1 NA NA 1
2 2 NA 2
3 NA 3 3
4 4 4 4
5 5 5 5
> merge(x, y, by = c("k1","k2"))
k1 k2 data.x data.y
1 4 4 4 4
2 5 5 5 5
3 NA NA 2 1
> merge(x, y, by = c("k1","k2"),all=TRUE)
k1 k2 data.x data.y
1 2 NA NA 2
2 3 NA 3 NA
3 4 4 4 4
4 5 5 5 5
5 NA 1 1 NA
6 NA 3 NA 3
7 NA NA 2 1
> merge(x, y, by = c("k1","k2"),all.x =TRUE)
k1 k2 data.x data.y
1 3 NA 3 NA
2 4 4 4 4
3 5 5 5 5
4 NA 1 1 NA
5 NA NA 2 1
> melt(x, id=c("k1","k2"))
k1 k2 variable value
1 NA 1 data 1
2 NA NA data 2
3 3 NA data 3
4 4 4 data 4
5 5 5 data 5
> melt(x, id="k1")
k1 variable value
1 NA k2 1
2 NA k2 NA
3 3 k2 NA
4 4 k2 4
5 5 k2 5
6 NA data 1
7 NA data 2
8 3 data 3
9 4 data 4
10 5 data 5