使用data.table可以很容易地进行更新连接

library(data.table)
setDT(mydb)
setDT(newdb)

mydb[newdb, on = 'ID', c('V3', 'V4') := .(i.V3, i.V4)]

mydb
#    ID    V1    V2 V3 V4
# 1:  1 value value  0  0
# 2:  2 value value  5  4
# 3:  3 value value  0  0
# 4:  4 value value  8  5
# 5:  5 value value  0  0
# 6:  6 value value  9  6

您也可以使用sqldf，但必须使用coalesce（与上面的结果相同）

library(sqldf)
sqldf('
SELECT  mydb.ID
        , mydb.V1
        , mydb.V2
        , coalesce(newdb.v3, mydb.V3) as V3
        , coalesce(newdb.v4, mydb.V4) as V4
FROM    mydb
        LEFT JOIN newdb 
          using(id)
')

所用数据：

mydb <- fread('
ID   V1     V2     V3     V4 
1    value  value  0    0
2    value  value  0    0  
3    value  value  0    0
4    value  value  0    0  
5    value  value  0    0
6    value  value  0    0  
')
newdb <- fread('
ID   V3     V4 
2    5      4  
4    8      5  
6    9      6  
')

您可以简单地匹配两个 Dataframe 中的ID并将其替换为原始 Dataframe ：

mydf[,c("V3","V4")] <- newdf[match(mydf$ID, newdf$ID),c("V3","V4")]

mydf
#   ID  V1    V2   V3 V4
# 1  1 value value NA NA
# 2  2 value value  5  4
# 3  3 value value NA NA
# 4  4 value value  8  5
# 5  5 value value NA NA
# 6  6 value value  9  6

稍后您可以将NA s替换为0 s。

更新日期：

而不是做一个for-loop连接所有的newdf在一起，然后运行代码;请看下面的伪代码：

newdf_concat <- rbind(newdf1, newdf2)

mydf[,c("V3","V4")] <- newdf_concat[match(mydf$ID, newdf_concat$ID),c("V3","V4")]

我们可以使用我的包safejoin中的eat，并在列冲突时将匹配从rhs“修补”到rhs中。

# devtools::install_github("moodymudskipper/safejoin")
library(safejoin)
library(dplyr)

eat(mydb, newdb, .by = "ID", .conflict = "patch")
#   ID    V1    V2 V3 V4
# 1  1 value value  0  0
# 2  2 value value  5  4
# 3  3 value value  0  0
# 4  4 value value  8  5
# 5  5 value value  0  0
# 6  6 value value  9  6

我们也可以合并从rhs开始的列，以达到相同的效果：

eat(mydb, newdb, .by = "ID", .conflict = ~coalesce(.y,.x))