直接把PSU加入到baseline里，怎么用fulljoin

如果你想直接使用`full_join`将PSU数据框添加到baseline数据框中，假设两者的关联字段都是`communityID`，并且PSU数据框中包含城市信息，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确认两者的`communityID`列的数据类型是否兼容，并且列名相同。

# 假设你的数据框名为df_baseline 和 df_psu
if (!identical(df_baseline$communityID, df_psu$communityID)) {
  stop("The 'communityID' column names or data types are different.")
}

2. 使用`dplyr`包中的`full_join`函数进行全外连接，保留所有行：

library(dplyr)

# 全连接并保留两边所有的行
merged_data <- full_join(df_baseline, df_psu, by = "communityID")

# 如果你还想保留其他基线数据的列，可以指定`by`列表，如：
# merged_data <- full_join(df_baseline, df_psu, by = c("person ID" = "person_id_in_psu", "communityID"))

# 这样会返回一个新的data frame，每个person ID都有其在PSU中的相关信息，包括city等

3. 合并后的`merged_data`可能会有一些`person ID`对应的`city`信息缺失（因为不是所有人的社区都在PSU中），检查并处理缺失值：

# 检查缺失值
sum(is.na(merged_data$city))

# 可以选择填充（如用“unknown”代替）、删除这些行，或者根据业务需求进一步处理

4. 最后，确认合并结果满足你的需求，然后根据需要筛选或者进一步分析数据。