Есть много вариантов, как это сделать. Я просто использую классические merge()
res <- merge(x=stations, y=ghgt_00z.mly, by='common_coulmn_name', all.x = TRUE)
, где common_coulmn_name
- это одинаковое имя столбца, присутствующее в обоих df. В результате вы объединили два df со всеми столбцами, присутствующими в обоих наборах данных, вы можете удалить их, если хотите.
Второй полезный параметр:
library(dplyr)
inp <- ghgt_00z.mly$column_of_interest
res <- filter(stations, grepl(paste(inp, collapse="|"), column_in_stations))
Где inp
и column_in_stations
должен содержать несколько одинаковых значений.
Из-за того, что у меня нет наборов данных, я не могу проверить эти решения, поэтому я не гарантирую, что они работают нормально.