La unión de dataframes se hace aplicando la teoría de conjuntos. En la imagen se muestra de forma visual que subconjunto de datos tenemos en cada caso.

Cargar datos del dataframe

# Conjunto de datos 1
id1 <- c (1:6)
valor1 <- c("A","B","C","D","E","F")
datos1 <- data.frame(id=id1,valor1= valor1)
head(datos1)

#   id valor1
# 1  1      A
# 2  2      B
# 3  3      C
# 4  4      D
# 5  5      E
# 6  6      F

# Conjunto de datos 2
id2 <- c (1,2,3,NA,4,7)
valor2 <- c(rep("francia",2),rep("italia",2),rep("portugal",2))
datos2 <- data.frame(id=id2,valor2= valor2)
head(datos2)

#   id   valor2
# 1  1  francia
# 2  2  francia
# 3  3   italia
# 4 NA   italia
# 5  4 portugal
# 6  7 portugal

Unir dataframes por la izquierda

join <- datos1 %>% left_join(datos2, by="id")
head(join, n= 10)

#   id valor1   valor2
# 1  1      A  francia
# 2  2      B  francia
# 3  3      C   italia
# 4  4      D portugal
# 5  5      E     <NA>
# 6  6      F     <NA>

Unir dataframes por la derecha

join <- datos1 %>% right_join(datos2, by="id") 
head(join, n= 10)

#   id valor1   valor2
# 1  1      A  francia
# 2  2      B  francia
# 3  3      C   italia
# 4 NA   <NA>   italia
# 5  4      D portugal
# 6  7   <NA> portugal

Unir dataframes completos

join <- datos1 %>% full_join(datos2, by="id") 
head(join, n= 10)

#   id valor1   valor2
# 1  1      A  francia
# 2  2      B  francia
# 3  3      C   italia
# 4  4      D portugal
# 5  5      E     <NA>
# 6  6      F     <NA>
# 7 NA   <NA>   italia
# 8  7   <NA> portugal

Seleccionar la intersección de los dataframes

join <- datos1 %>% inner_join(datos2, by="id")  
head(join, n= 10)

#   id valor1   valor2
# 1  1      A  francia
# 2  2      B  francia
# 3  3      C   italia
# 4  4      D portugal

El código fuente lo podeis encontrar en GitHub:

https://github.com/diegocalvobarreno/ejemplos-en-R/blob/master/Unir-dataframes.R