这种一对多的匹配,取决于具体的使用场景,如果确定一对多是符合预期的,可以添加 multiple = "all" 来取消告警,如果不允许一对多的情况出现,可以设置 multiple = "error" 来终止运行。 faulty <- transactions |> inner_join(companies, by = join_by(company == id), multiple = "error") faulty # Error in ...
R语言使用dplyr包通过多个数据列(字段、变量)进行dataframe的全连接(full_join) full_join(data2, data3, by = c("ID", "X2")) # Join by multiple columns # ID X2 X3 # 2 b1 <NA> # 3 b2 <NA> # 2 c1 d1 # 4 c2 d2 R语言使用dplyr包进行dataframe的内连接(inner_join)、连接并...
1557 How to join (merge) data frames (inner, outer, left, right) 2 match data frames based on multiple columns in R 1044 Drop data frame columns by name 1 R: Tibble multible conditions 333 Combine two data frames by rows (rbind) when they have different sets...
!rlang::sym(x):=n)) %>% reduce(full_join, by = "value") res2 <- df %>% tidyr::gather(variable, value) %>% dplyr::group_by(variable, value) %>% dplyr::count() %>% dplyr::ungroup()%>% tidyr::spread(variable, n) all.equal(res1, res2) #> [1] TRUE library(micro...
使用rowSums对每行求和（rowwise适用于任何聚合，但速度较慢）
.cols = -{{by_sym}}), by = join_by({{by_sym}}), na_matches = na_matches, relationship = relationship) } # Coalesce joined columns --- # We now have multiple versions of each column (with a suffix of _{{by}}). # This will coalesce each of those into one column, without t...
使用来自dplyr 1.1.0的join_by()：
使用rowSums对每行求和（rowwise适用于任何聚合，但速度较慢）
在dplyr中,可以使用group_by()函数对数据进行分组操作。而在join操作中,可以使用多个group_by参数来指定多个分组条件。 具体来说,可以使用group_by()函数对需要进行分组的列进行指定,然后在join操作中使用多个group_by参数来传递这些分组条件。 例如,假设有两个数据框df1和df2,需要根据列A和列B进行分组,并进行...
list columns motivation subsetting modeling repeated function calls simulations multiple combinations varying functions dplyr介绍 tidyverse系列应该算是R语言数据分析中的瑞士军刀了,统一的格式,简洁的代码,管道符便于阅读的形式,都能让大家快速上手。R数据科学就是专门讲这个系列的,但是对于很多函数的用法和细节问题,...