如何组合和汇总来自不同大小的不同表的R data.table行值？

在R中，可以使用data.table库来组合和汇总来自不同大小的不同表的行值。data.table是一个高效的数据处理工具，可以处理大型数据集，并提供了快速的聚合、筛选和合并操作。

要组合和汇总来自不同大小的不同表的行值，可以使用data.table的merge()函数或rbindlist()函数。

使用merge()函数：
- merge()函数可以根据指定的键将两个或多个data.table对象合并为一个新的data.table对象。
- 首先，使用data.table()函数将每个表转换为data.table对象。
- 然后，使用merge()函数将这些data.table对象按照指定的键进行合并。
- 最后，可以使用data.table的聚合函数（如sum()、mean()等）对合并后的data.table进行汇总操作。
- 示例代码：library(data.table)

 # 创建两个示例表

 table1 <- data.table(key = c("A", "B", "C"), value1 = c(1, 2, 3))

 table2 <- data.table(key = c("B", "C", "D"), value2 = c(4, 5, 6))

 # 合并表

 merged_table <- merge(table1, table2, by = "key", all = TRUE)

 # 汇总操作

 summary_table <- merged_table[, .(total_value = sum(value1, value2)), by = key]

```

以上示例中，首先创建了两个示例表table1和table2，然后使用merge()函数将它们按照"key"列进行合并，并设置all参数为TRUE以包含所有行。最后，使用聚合函数sum()对合并后的表进行汇总操作，计算每个键的总值。

使用rbindlist()函数：
- rbindlist()函数可以将多个data.table对象按行堆叠成一个新的data.table对象。
- 首先，使用data.table()函数将每个表转换为data.table对象。
- 然后，使用rbindlist()函数将这些data.table对象按顺序堆叠起来。
- 最后，可以使用data.table的聚合函数对堆叠后的data.table进行汇总操作。
- 示例代码：library(data.table)

 # 创建两个示例表

 table1 <- data.table(key = c("A", "B", "C"), value1 = c(1, 2, 3))

 table2 <- data.table(key = c("B", "C", "D"), value2 = c(4, 5, 6))

 # 堆叠表

 stacked_table <- rbindlist(list(table1, table2))

 # 汇总操作

 summary_table <- stacked_table[, .(total_value = sum(value1, value2)), by = key]

```

以上示例中，首先创建了两个示例表table1和table2，然后使用rbindlist()函数将它们按顺序堆叠起来。最后，使用聚合函数sum()对堆叠后的表进行汇总操作，计算每个键的总值。

在以上示例中，没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为要求答案中不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的一些云计算品牌商。但是，可以根据实际需求选择适合的腾讯云产品来存储和处理数据，例如腾讯云的云数据库TencentDB、对象存储COS、云函数SCF等。具体的产品介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上查找。