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R语言统计（02）——合并不等数据矩阵

你是否有时存在这样一个问题：我测了两次高通量数据，两次样地不同（列数不同），得到的序列（行数不同）也不同，但是我想把两个数据合并起来分析，有什么快速方法可解决上述问题了呢？
R基础内置函数merge()可满足上述问题所有解决方法。
供试数据共两个，d1为5个样地（H1-H5），4个OTU丰度数据；d2为4个样地（H1、H3-H5），4个OTU数据，数据展示如下：

d1数据集

d2数据集
代码如下： 
d1 <- read.csv('d1.csv', header = T)#读入d1数据；d2 <- read.csv('d2.csv', header = T)#读入d2数据；d3 <- merge(d1,d2,  all = T)#合并d1和d2数据，all=T：合并所有的行和列，缺少的值默认用NA替代d3[is.na(d3)] <- 0#把NA值全部替换为0；d3#查看合并后的d3数据集。
合并完成的d3数据如下：

merge函数对于合并不等数据矩阵拥有快速合并的优点，效率较高。推荐各位尝试使用。
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