eat我的包safejoin的功能具有这样的功能，如果给它一个data.frames列表作为第二个输入，它将递归地将它们连接到第一个输入。
借用并扩展接受的答案的数据：
x <- data_frame(i = c("a","b","c"), j = 1:3)
y <- data_frame(i = c("b","c","d"), k = 4:6)
z <- data_frame(i = c("c","d","a"), l = 7:9)
z2 <- data_frame(i = c("a","b","c"), l = rep(100L,3),l2 = rep(100L,3)) # for later
# devtools::install_github("moodymudskipper/safejoin")
library(safejoin)
eat(x, list(y,z), .by = "i")
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7
我们不必占用所有列，我们可以使用tidyselect中的选择帮助器进行选择（因为我们保留了.x所有.x列的开始）：
eat(x, list(y,z), starts_with("l") ,.by = "i")
# # A tibble: 3 x 3
# i j l
# <chr> <int> <int>
# 1 a 1 9
# 2 b 2 NA
# 3 c 3 7
或删除特定的：
eat(x, list(y,z), -starts_with("l") ,.by = "i")
# # A tibble: 3 x 3
# i j k
# <chr> <int> <int>
# 1 a 1 NA
# 2 b 2 4
# 3 c 3 5
如果列表被命名，则名称将用作前缀：
eat(x, dplyr::lst(y,z), .by = "i")
# # A tibble: 3 x 4
# i j y_k z_l
# <chr> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7
如果存在列冲突，则该.conflict参数允许您解决该问题，例如，采用第一个/第二个，添加它们，合并它们或嵌套它们。
保持第一：
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = ~.x)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 7
保持最后：
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = ~.y)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 a 1 NA 100
# 2 b 2 4 100
# 3 c 3 5 100
加：
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = `+`)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 a 1 NA 109
# 2 b 2 4 NA
# 3 c 3 5 107
合并：
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = dplyr::coalesce)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 a 1 NA 9
# 2 b 2 4 100
# 3 c 3 5 7
巢：
eat(x, list(y, z, z2), .by = "i", .conflict = ~tibble(first=.x, second=.y))
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l$first $second
# <chr> <int> <int> <int> <int>
# 1 a 1 NA 9 100
# 2 b 2 4 NA 100
# 3 c 3 5 7 100
NA值可以使用.fill参数替换。
eat(x, list(y, z), .by = "i", .fill = 0)
# # A tibble: 3 x 4
# i j k l
# <chr> <int> <dbl> <dbl>
# 1 a 1 0 9
# 2 b 2 4 0
# 3 c 3 5 7
缺省情况下它是一个增强left_join但所有dplyr连接被通过所支持的.mode参数，模糊联接也通过支持match_fun
参数（它包裹绕包fuzzyjoin）或给予式如 ~ X("var1") > Y("var2") & X("var3") < Y("var4")的
by参数。