使用 dplyr 加入而不匹配“y”的所有行

Question

基本函数merge 的问题在网上已有详细记录，但仍会造成严重破坏。 plyr::join 解决了许多这些问题并且工作得非常好。街区的新孩子是dplyr。我想知道如何使用dplyr 在下面的示例中执行选项 2。任何人都知道这是否可能，是否应该是功能请求？

可重现的例子

df1 <- data.frame(nm = c("y", "x", "z"), v2 = 10:12)
df2 <- data.frame(nm = c("x", "x", "y", "z", "x"), v1 = c(1, 1, 2, 3, 1))

选项 1：合并

merge(df1, df2, by = "nm", all.x = T, all.y = F)

这并没有提供我想要的东西，而且订单混乱：

##   nm v2 v1
## 1  x 11  1
## 2  x 11  1
## 3  x 11  1
## 4  y 10  2
## 5  z 12  3

选项 2：plyr - 这是我想要的，但它有点慢

library(plyr)
join(df1, df2, match = "first")

注意：只保留 x 中的行：

##   nm v2 v1
## 1  y 10  2
## 2  x 11  1
## 3  z 12  3

选项 3：dplyr：

library(dplyr)
inner_join(df1, df2)

这会改变顺序并保留从 y 开始的行。

##   nm v2 v1
## 1  x 11  1
## 2  x 11  1
## 3  y 10  2
## 4  z 12  3
## 5  x 11  1

left_join(df1, df2)

这里唯一的区别是顺序：

##   nm v2 v1
## 1  y 10  2
## 2  x 11  1
## 3  x 11  1
## 4  x 11  1
## 5  z 12  3

这是一个非常有用的功能，所以令人惊讶的是，选项 2 甚至无法使用 dplyr，除非我错过了什么。

Answer 1

我认为使用dplyr 无法实现您要查找的内容。但是，在这种情况下，您可以使用以下代码获得所需的输出。

library(dplyr)    
unique(inner_join(df1, df2))

输出：

  nm v2 v1
1  x 11  1
3  y 10  2
4  z 12  3