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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)在R語言中實現(xiàn)左連接的方法有哪些,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。
法一:
> data0 <- merge(a,c,all.x=TRUE,by='CELLPHONE')
> data1 <- sqldf('select a.*,b.* from a left join c on a.CELLPHONE=c.CELLPHONE')
> data2 <- c[a,on='CELLPHONE']
注意:第三種方法的順序不能寫反了。
補(bǔ)充:R語言中的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概念。說明如下:
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.
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,此時基于key的連接只保留了共同的key值1與2對應(yīng)的數(shù)據(jù);
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,此時基于key的連接保留了所有key值對應(yīng)的數(shù)據(jù),當(dāng)相應(yīng)的值不存在的時候,用NA代替;
x %>% left_join(y, by = "key")
此時的結(jié)果為
<dbl> <chr> <chr> 1 x1 y1 2 x2 y2 3 x3 NA
可以看出, 此時基于key的連接只保留了x對應(yīng)的key值的數(shù)據(jù),當(dāng)相應(yīng)的值不存在的時候,用NA代替;
x %>% right_join(y, by = "key")
此時的結(jié)果為
key val_x val_y <dbl> <chr> <chr> 1 x1 y1 2 x2 y2 4 NA y3
關(guān)于在R語言中實現(xiàn)左連接的方法有哪些就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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