<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Datenrahmen in R basierend auf mehreren Spalten mit dplyr zu verbinden:<\/span><\/p>\n Diese spezielle Syntax f\u00fchrt eine Linksverkn\u00fcpfung durch, wenn die folgenden Bedingungen erf\u00fcllt sind:<\/span><\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben die folgenden zwei Datenrahmen in R:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax in dplyr verwenden, um einen Links-Join basierend auf zwei Spalten durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Der resultierende Datenrahmen enth\u00e4lt alle Zeilen von df1<\/strong> und nur Zeilen von df2<\/strong> , in denen die Team- und Positionswerte \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass Sie, wenn beide Datenrahmen dieselben Spaltennamen haben, einfach die folgende Syntax verwenden k\u00f6nnen, um mehrere Spalten zu verbinden:<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in R ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine Linksverkn\u00fcpfung in R durch<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Datenrahmen in R basierend auf mehreren Spalten mit dplyr zu verbinden: library (dplyr) left_join(df1, df2, by=c(‚ x1 ‚=‘ x2 ‚, ‚ y1 ‚=‘ y2 ‚)) Diese spezielle Syntax f\u00fchrt eine Linksverkn\u00fcpfung durch, wenn die folgenden Bedingungen erf\u00fcllt sind: Der Wert in Spalte x1 von df1 stimmt mit […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n<\/span>left_join(df1, df2, by=c(' x1<\/span> '=' x2<\/span> ', ' y1<\/span> '=' y2<\/span> '))<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel: Mehrere Spalten mit dplyr verbinden<\/strong><\/span><\/h2>\n
#define first data frame\n<\/span>df1 = data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B'),\n pos=c('G', 'F', 'F', 'G'),\n dots=c(18, 22, 19, 14))\n\ndf1\n\n team pos points\n1 AG 18\n2 AF 22\n3 BF 19\n4 BG 14\n\n#define second data frame\n<\/span>df2 = data. frame<\/span> (team_name=c('A', 'A', 'B', 'C', 'C'),\n position=c('G', 'F', 'F', 'G', 'F'),\n assists=c(4, 9, 8, 6, 5))\n\ndf2\n\n team_name position assists\n1 GA 4\n2 AF 9\n3 BF 8\n4 CG 6\n5 CF 5<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#perform left join based on multiple columns\n<\/span>df3 <- left_join(df1, df2, by=c(' team<\/span> '=' team_name<\/span> ', ' pos<\/span> '=' position<\/span> '))\n\n#view result\n<\/span>df3\n\n team pos points assists\n1 AG 18 4\n2 AF 22 9\n3 BF 19 8\n4 BG 14 NA<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#perform left join based on multiple columns\n<\/span>df3 <- left_join(df1, df2, by=c(' team<\/span> ', ' position<\/span> '))<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie einen Right Join in R durch<\/a>
So f\u00fchren Sie einen Inner Join in R durch<\/a>
So f\u00fchren Sie einen Outer-Join in R durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"