R语言如何根据ID将不同dta文件的指定列提取出来合并成新的列，ID匹配不成功的行不纳入

在R语言中，你可以使用`dplyr`和`readr`等包来处理不同数据文件，并且可以利用`purrr`包来进行列表操作，结合这些工具可以实现基于ID合并指定列的需求。以下是一个简单的步骤说明：

1. 使用`list.files`函数找到所有数据文件的位置。
2. 使用`map`函数读取所有数据文件到列表中。
3. 使用`map2`或`pmap`函数，结合`inner_join`来进行基于ID的列合并。
4. 使用`select`函数从合并后的数据中提取需要的列。
5. 使用`write_csv`函数将合并后的数据保存为新的文件。

下面是一个示例代码：

library(tidyverse)

# 假设所有的数据文件都在同一目录下，并且文件名符合一定的规律
file_path <- "./data/" # 数据文件所在的目录
file_list <- list.files(path = file_path, pattern = "\\.dta$", full.names = TRUE) # 获取所有dta文件的路径

# 读取所有文件并创建一个列表
data_list <- map(file_list, read_dta) # 假设read_dta是读取dta文件的函数

# 假设每个数据框中都有一个共同的ID列叫做"id"，需要合并的列是"column1"和"column2"
# 使用map2将每个数据框与第一个数据框进行内连接，以id为键
joined_data <- map2(data_list, data_list[[1]], ~inner_join(.x, .y, by = "id")) %>%
               map(~select(.x, id, column1, column2)) # 提取需要的列

# 合并所有数据框为一个数据框
final_data <- bind_rows(joined_data)

# 保存最终数据框到新的CSV文件
write_csv(final_data, "./data/combined_data.csv")

请注意，示例中的`read_dta`函数需要根据实际情况替换为实际用于读取`.dta`文件的函数，如`haven`包中的`read_dta`函数。另外，`inner_join`函数需要确保所有数据框中都有共同的列用于连接。