R 中的“不加入”

我正在寻找一种快速的方法来“不加入”（即保留未合并的行，或内部联接的逆）。我一直在做的方法是使用 data.table 作为 X 和 Y，然后设置键。例如：

require(data.table)

X <- data.table(category = c('A','B','C','D'), val1 = c(0.2,0.3,0.8,0.7))
Y <- data.table(category = c('B','C','D','E'), val2 = c(2,3,5,7))
XY <- merge(X,Y,by='category')

> XY
   category val1 val2
1:        B  0.3    2
2:        C  0.8    3
3:        D  0.7    5

但我需要与此相反，所以我必须这样做：

XY_All <- merge(X,Y,by='category',all=TRUE)
setkey(XY,category)
setkey(XY_All,category)
notXY <- XY_All[!XY]    #data.table not join (finally)

> notXY
   category val1 val2
1:        A  0.2   NA
2:        E   NA    7

我觉得这很冗长（尤其是来自 data.frame ）。我错过了什么吗？

编辑：我在更多地考虑不加入后得到了这个

X <- data.table(category = c('A','B','C','D'), val1 = c(0.2,0.3,0.8,0.7),key = "category")
Y <- data.table(category = c('B','C','D','E'), val2 = c(2,3,5,7), key = "category")
notXY <- merge(X[!Y],Y[!X],all=TRUE)

但WheresTheAnyKey 下面的答案更清楚。最后一个障碍是预设 data.table 键，如果不必这样做就好了。

编辑：为了澄清，接受的解决方案是：

merge(anti_join(X, Y, by = 'category'),anti_join(Y, X, by = 'category'), by = 'category', all = TRUE)

require(dplyr)
bind_rows(anti_join(X, Y), anti_join(Y, X))

编辑： 由于有人要求解释，所以发生了以下情况：

首先anti_join()函数返回行来自X中没有匹配的行Y匹配由加入的内容决定。第二个则相反。bind_rows()只是获取其输入的结果并将它们变成一个单一的tbl使用每个输入的所有观察值，将缺失的变量数据替换为NA.