这篇文章,我们先来看一下连接操作,主要介绍 join_by 的用法,这个新功能借鉴了 R 语言的 data.table 包。 1. join_by 初体验 有以下两个表:transactions 和 companies,transactions 表记录了不同公司各个年份的收入,companies 表则记录了公司简称和实际名称的对应关系,相当于一个维度表。 library(tibble) transact...
R语言使用dplyr包左连接两个dataframe数据(left join) left_join(data1, data2, by = "ID") # Apply left_join dplyr function 编辑 R语言使用dplyr包右连接两个dataframe数据(right join) right_join(data1, data2, by = "ID") # Apply right_join dplyr function 编辑 R语言使用dplyr包...
df1 %>%inner_join(df2) ## Source: local data frame [1 x 4] ## ## x y a b ## (dbl) (int) (dbl) (chr) ## 1 1 2 10 a left_join(x, y)左连接,它包括所有的x数据,以及所有和x匹配上的y的数据。 df1 %>%left_join(df2) ## Joining by: "x" ## Source: local data frame...
使用join_by()创建的连接规范,或要连接的变量的字符向量。 如果NULL(默认值),*_join()将使用x和y之间的所有共同变量执行自然连接。一条消息列出了变量,以便您可以检查它们是否正确;通过显式提供by来抑制该消息。 要连接x和y之间的不同变量,请使用join_by()规范。例如,join_by(a == b)将匹配x$a到y$b。
2. 分组动作 group_by() 3. 连接符 %.% 4. 数据关联:join 5. 数据合并: bind 6. 集合操作: set 本篇推文主要是跟大家先学习基本语法,后面的内容将放到下一篇推文。 使用dplyr包处理数据前,建议先将数据集转换为tbl对象。tbl_df()可用于将过长过大的数据集转换为显示更友好的 tbl_df 类型。
可以使用拼接运算符（!!!）：
一是dplyr中的join系列,又包括内连接与外连接 内连接-inner_join 是指仅仅保留x,y中相匹配的观测,下面用几张图来说明,相当于是做了一个交集 内连接1 内连接2 内连接3 inner_join(x,y,by="key") 外连接 ** 外连接又包括了: 左连接:保留x中所有观测,y中保留匹配的观测(交集但有包含X中所有) ...
一是dplyr中的join系列,又包括内连接与外连接 内连接-inner_join 是指仅仅保留x,y中相匹配的观测,下面用几张图来说明,相当于是做了一个交集 内连接1 内连接2 内连接31inner_join(x,y,by="key") 外连接 外连接又包括了: 左连接:保留x中所有观测,y中保留匹配的观测(交集但有包含X中所有) 右连接:...
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j...
inner_join(dt1, dt2, by = "name"):返回两个数据集中共有的记录。 full_join(dt1, dt2, by = "name"):返回所有记录,包括dt1和dt2中独有的记录。 left_join(dt1, dt2, by = "name"):返回dt1的所有记录以及与dt2匹配的记录。 right_join(dt1, dt2, by = "name"):返回dt2的所有记录以及与dt1匹配...