R語言之左連接的三種實(shí)現(xiàn)操作
數(shù)據(jù)處理中經(jīng)常遇到表連接問題，本次介紹R語言中三種左連接方法，這三種是等價(jià)的，不過會(huì)有時(shí)間快慢問題，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(gè)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.
下面我們來看這四個(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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