首先,使用data.table()函数将每个表转换为data.table对象。 然后,使用merge()函数将这些data.table对象按照指定的键进行合并。 最后,可以使用data.table的聚合函数(如sum()、mean()等)对合并后的data.table进行汇总操作。 示例代码:library(data.table) 代码语言:txt 复制 # 创建两个示
最常见的合并函数就是merge,还有sql的方式(常见的合并方式可见: R语言数据集合并、数据增减、不等长合并 )。 在data.table中有三类数据合并的方式: 1、直接用[] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data_one[data_two,nomatch=NA,mult="all"] 以第一个数据为基准,依据key进行合并,只出现重...
##通过dplyr实现,与merge函数语句基本相同 inner_join(student.df, class.df, by = "name") 4. 左连接 ##merge函数实现 merge(student, class, by = "name", all.x = T) ###data.table中实现,哪个是主表,写在[]里面 class.dt[student.dt] ###dplyr中实现 left_join(student.df, class.df, by...
原文：R has a number of quick, elegant ways to join data frames by a common column. I’d like to show you three of them:· base R’s merge() function· dplyr’s join family of functions· data.table’s bracket syntaxGet and import the dataFor this example I’ll use one of my f...
前面的文章中我们讲过merge数据,包括使用基础包中的函数,和dplyr,data.table包中的函数。但是由于篇幅限制,只是简要使用。由于merge数据在现实应用中使用非常广泛,而且真实的数据远远没有我们练习时使用的数据那么干净,所以有了这篇文章。本文会针对现实数据中可能遇到的一些问题,更深入地讲解merge数据的使用。
data.table提取等功能总结 data.table计算、分组计算 data.table的merge合并 创建 name1<- c("Bob","Mary","Jane","Kim")name2<- c("Bob","Mary","Kim","Jane")weight<- c(60,65,45,55)height<- c(170,165,140,135)birth<- c("1990-1","1980-2","1995-5","1996-4")accept<- c("no...
R has a number of quick, elegant ways to join data frames by a common column. I’d like to show you three of them: · base R’s merge() function · dplyr’s join family of functions · data.table’s bracket syntax Get and import the data ...
`merge(`函数可以根据指定的键（列）将多个数据框融合为一个。其中，要合并的数据框需要有至少一个公共的键列。合并时，可以通过指定参数`by`来设置键列的名称，或者使用`by.x`和`by.y`来分别指定两个数据框中的键列。默认情况下，`merge(`函数会根据键列的名称进行合并。```R df1 <- data.frame(ID=c...
1. merge()函数 merge()函数是R语言中用于合并表格的函数之一。它可以根据指定的关键字将两个表格按行合并。下面是一个示例: # 创建两个表格 table1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3, 4, 5), Name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "Dave", "Eve"), ...
接下来,我们将使用merge函数将这两个数据框合并。可以使用以下代码实现: # 合并两个数据框merged_data<-merge(table1,table2,by="product_id")# 打印合并后的数据框print(merged_data) 1. 2. 3. 4. 5. 合并之后,merged_data将包含每种产品ID的销售额以及其对应的类别。接下来,我们可以通过dplyr包对合并后...