{"id":2286,"date":"2023-07-22T22:28:49","date_gmt":"2023-07-22T22:28:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/mehrere-datenrahmen-in-r-zusammenfuhren\/"},"modified":"2023-07-22T22:28:49","modified_gmt":"2023-07-22T22:28:49","slug":"mehrere-datenrahmen-in-r-zusammenfuhren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/mehrere-datenrahmen-in-r-zusammenfuhren\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie mehrere datenrahmen in r zusammen (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen eine von zwei Methoden verwenden, um mehrere Datenrahmen in R zusammenzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 1: Verwenden Sie Base R<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #ff0000;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#put all data frames into list\n<\/span>df_list &lt;- list(df1, df2, df3)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#merge all data frames into list\n<\/span>Reduce(function(x, y) merge(x, y, all= <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> ), df_list)<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 2: Verwenden Sie Tidyverse<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #ff0000;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (tidyverse)<\/span>\n\n#put all data frames into list\n<\/span>df_list &lt;- list(df1, df2, df3)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#merge all data frames into list\n<\/span>df_list %&gt;% reduce(full_join, by=' <span style=\"color: #ff0000;\">variable_name<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 1: Mehrere Datenrahmen mit Base R zusammenf\u00fchren<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben die folgenden Datenrahmen in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#define data frames\n<\/span>df1 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (id=c(1, 2, 3, 4, 5),\n                  revenue=c(34, 36, 40, 49, 43))\n\ndf2 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (id=c(1, 2, 5, 6, 7),\n                  expenses=c(22, 26, 31, 40, 20))\n\ndf3 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (id=c(1, 2, 4, 5, 7),\n                  profit=c(12, 10, 14, 12, 9))<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um alle Datenrahmen mithilfe von R-Basisfunktionen zusammenzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#put all data frames into list\n<\/span>df_list &lt;- list(df1, df2, df3)      \n\n<span style=\"color: #008080;\">#merge all data frames together\n<\/span>Reduce(function(x, y) merge(x, y, all= <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> ), df_list)  \n\n  id revenue expenses profit\n1 1 34 22 12\n2 2 36 26 10\n3 3 40 NA NA\n4 4 49 NA 14\n5 5 43 31 12\n6 6 NA 40 NA\n7 7 NA 20 9<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass jeder der \u201eid\u201c-Werte aus jedem urspr\u00fcnglichen Datenblock im endg\u00fcltigen Datenblock enthalten ist.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 2: Mehrere Datenrahmen mit Tidyverse zusammenf\u00fchren<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben die folgenden Datenrahmen in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#define data frames\n<\/span>df1 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (id=c(1, 2, 3, 4, 5),\n                  revenue=c(34, 36, 40, 49, 43))\n\ndf2 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (id=c(1, 2, 5, 6, 7),\n                  expenses=c(22, 26, 31, 40, 20))\n\ndf3 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (id=c(1, 2, 4, 5, 7),\n                  profit=c(12, 10, 14, 12, 9))<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um alle Datenrahmen mithilfe von Funktionen von <a href=\"https:\/\/www.tidyverse.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tidyverse<\/a> zusammenzuf\u00fchren \u2013 einer Sammlung von Paketen, die f\u00fcr die Datenwissenschaft in R entwickelt wurden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (tidyverse)<\/span>\n\n#put all data frames into list\n<\/span>df_list &lt;- list(df1, df2, df3)      \n\n<span style=\"color: #008080;\">#merge all data frames together\n<\/span>df_list %&gt;% reduce(full_join, by=' <span style=\"color: #ff0000;\">id<\/span> ')\n\n  id revenue expenses profit\n1 1 34 22 12\n2 2 36 26 10\n3 3 40 NA NA\n4 4 49 NA 14\n5 5 43 31 12\n6 6 NA 40 NA\n7 7 NA 20 9<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass der endg\u00fcltige Datenrahmen mit dem Datenrahmen \u00fcbereinstimmt, den wir mit der ersten Methode erstellt haben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Der Tidyverse-Ansatz ist deutlich schneller, wenn Sie mit extrem gro\u00dfen Datenrahmen arbeiten.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere allgemeine Funktionen in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-mehrere-spalten-zusammenfuhren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie Datenrahmen basierend auf mehreren Spalten in R zusammen<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/stapelspalten-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So stapeln Sie Datenrahmenspalten in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-anti-join\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So verwenden Sie anti_join in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen eine von zwei Methoden verwenden, um mehrere Datenrahmen in R 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