根据dplyr中多个dataframe中的值向dataframe添加列

，可以使用dplyr包中的mutate()函数和left_join()函数来实现。

首先，我们需要将多个dataframe进行合并，可以使用left_join()函数将它们连接在一起。left_join()函数会根据共同的列将两个dataframe进行连接，保留左侧dataframe的所有行，并将右侧dataframe的匹配行添加到左侧dataframe中。

接下来，使用mutate()函数向合并后的dataframe中添加新的列。mutate()函数可以在dataframe中添加新的列，并根据已有的列进行计算或赋值。

下面是一个示例代码：

library(dplyr)

# 创建多个dataframe
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3),
                  Value1 = c(10, 20, 30))
df2 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3),
                  Value2 = c(100, 200, 300))

# 使用left_join()函数合并dataframe
merged_df <- left_join(df1, df2, by = "ID")

# 使用mutate()函数添加新的列
final_df <- merged_df %>%
  mutate(NewColumn = Value1 + Value2)

# 输出最终的dataframe
final_df

在上面的示例代码中，我们首先创建了两个dataframe df1和df2，它们都包含一个ID列和一个值列。然后使用left_join()函数将它们合并为一个merged_df dataframe。最后，使用mutate()函数向merged_df中添加了一个名为NewColumn的新列，该列的值为Value1列和Value2列的和。

这样，我们就根据dplyr中多个dataframe中的值向dataframe添加了新的列。在实际应用中，你可以根据具体的需求进行修改和扩展。