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R語(yǔ)言之左連接的三種實(shí)現(xiàn)操作

 更新時(shí)間：2021年03月27日 17:18:56   作者：Watch_dou  
這篇文章主要介紹了R語(yǔ)言之左連接的三種實(shí)現(xiàn)操作，具有很好的價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

數(shù)據(jù)處理中經(jīng)常遇到表連接問(wèn)題，本次介紹R語(yǔ)言中三種左連接方法，這三種是等價(jià)的，不過(guò)會(huì)有時(shí)間快慢問(wèn)題，斟酌使用。

法一：

> data0 <- merge(a,c,all.x=TRUE,by='CELLPHONE')

法二：

> data1 <- sqldf('select a.*,b.* from a left join c on a.CELLPHONE=c.CELLPHONE')

法三：

> data2 <- c[a,on='CELLPHONE']

注意：第三種方法的順序不能寫(xiě)反了。

補(bǔ)充：R語(yǔ)言中的inner_join, full_join, left_join, right_join

在R for Data Science中，作者用了非常直觀的例子解釋了上面的四個(gè)概念。說(shuō)明如下：

我們的數(shù)據(jù)集是這樣的：

x <- tribble(
 ~key, ~val_x,
 1, "x1",
 2, "x2",
 3, "x3"
)
y <- tribble(
 ~key, ~val_y,
 1, "y1",
 2, "y2",
 4, "y3"
)

可以看出，x與y的key都有1，2，但是x的key里面有3，y的key里面有4.

下面我們來(lái)看這四個(gè)概念：

1. inner_join

x %>%
 inner_join(y, by = "key")

其結(jié)果是

key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
   1 x1  y1  
   2 x2  y2

可以看出，此時(shí)基于key的連接只保留了共同的key值1與2對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)；

2. full_join

x %>%
 full_join(y, by = "key")

其結(jié)果是

key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
 1 x1  y1  
 2 x2  y2  
 3 x3  NA  
 4 NA  y3

可以看出，此時(shí)基于key的連接保留了所有key值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，當(dāng)相應(yīng)的值不存在的時(shí)候，用NA代替；

3. left_join

x %>%
 left_join(y, by = "key")

此時(shí)的結(jié)果為

<dbl> <chr> <chr>
  1 x1  y1  
  2 x2  y2  
  3 x3  NA

可以看出, 此時(shí)基于key的連接只保留了x對(duì)應(yīng)的key值的數(shù)據(jù)，當(dāng)相應(yīng)的值不存在的時(shí)候，用NA代替；

4. right_join

x %>%
 right_join(y, by = "key")

此時(shí)的結(jié)果為

key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
1 x1  y1  
2 x2  y2  
4 NA  y3

可以看出，此時(shí)基于key的連接只保留了y對(duì)應(yīng)的key值的數(shù)據(jù)，當(dāng)相應(yīng)的值不存在的時(shí)候，用NA代替。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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