<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Datenrahmen nach Spaltennamen in R zusammenzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Zusammenf\u00fchrung basierend auf einem passenden Spaltennamen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Zusammenf\u00fchrung basierend auf nicht \u00fcbereinstimmendem Spaltennamen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: Zusammenf\u00fchrung basierend auf mehreren \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 4: Zusammenf\u00fchrung basierend auf mehreren nicht \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie zwei Datenrahmen in R basierend auf einem \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen zusammengef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist ein Datenrahmen, der mithilfe der Teamspalte<\/strong> mit den Zeilen in jedem Datenrahmen \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie zwei Datenrahmen in R basierend auf einem nicht \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen zusammengef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist ein Datenrahmen, der Zeilen mithilfe der Spalte \u201eteam\u201c<\/strong> im ersten Datenrahmen und der Spalte \u201eteam_name\u201c<\/strong> im zweiten Datenrahmen abgleicht.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie zwei Datenrahmen in R basierend auf mehreren \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen zusammengef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist ein Datenrahmen, der mithilfe der Team-<\/strong> und Positionsspalte<\/strong> in jedem Datenrahmen mit den Zeilen in jedem Datenrahmen \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie zwei Datenrahmen in R basierend auf mehreren nicht \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen zusammengef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist ein Datenrahmen, der Zeilen mithilfe der Team-<\/strong> und Positionsspalten<\/strong> im ersten Datenrahmen und der Spalten team_name<\/strong> und position_name<\/strong> im zweiten Datenrahmen abgleicht.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Datenrahmenfunktionen in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine Linksverkn\u00fcpfung in R durch<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Datenrahmen nach Spaltennamen in R zusammenzuf\u00fchren: Methode 1: Zusammenf\u00fchrung basierend auf einem passenden Spaltennamen merge(df1, df2, by=‘ var1 ‚) Methode 2: Zusammenf\u00fchrung basierend auf nicht \u00fcbereinstimmendem Spaltennamen merge(df1, df2, by. x = ‚ var1 ‚, by. y = ‚ variable1 ‚) Methode 3: Zusammenf\u00fchrung basierend auf mehreren \u00fcbereinstimmenden […]<\/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 merge(df1, df2, by=' var1<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n merge(df1, df2, by. x<\/span> = ' var1<\/span> ', by. y<\/span> = ' variable1<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n merge(df1, df2, by=c(' var1<\/span> ', ' var2<\/span> '))<\/strong><\/pre>\n merge(df1, df2, by. x<\/span> =c(' var1<\/span> ', ' var2<\/span> '), by. y<\/span> =c(' variable1<\/span> ', ' variable2<\/span> '))<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Zusammenf\u00fchrung basierend auf \u00fcbereinstimmendem Spaltennamen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frames<\/span>\ndf1 <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D'),\n dots=c(88, 98, 104, 100))\n\ndf2 <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D'),\n rebounds=c(22, 31, 29, 20))\n\n#merge based on one column with matching name<\/span>\nmerge(df1, df2, by=' team<\/span> ')\n\n team points rebounds\n1 A 88 22\n2 B 98 31\n3 C 104 29\n4 D 100 20\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel 2: Zusammenf\u00fchrung basierend auf nicht \u00fcbereinstimmendem Spaltennamen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frames<\/span>\ndf1 <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D'),\n dots=c(88, 98, 104, 100))\n\ndf2 <- data. frame<\/span> (team_name=c('A', 'B', 'C', 'D'),\n rebounds=c(22, 31, 29, 20))\n\n#merge based on one column with unmatched name<\/span>\nmerge(df1, df2, by. x<\/span> = ' team<\/span> ', by. y<\/span> = ' team_name<\/span> ')\n\n team points rebounds\n1 A 88 22\n2 B 98 31\n3 C 104 29\n4 D 100 20<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel 3: Zusammenf\u00fchrung basierend auf mehreren \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frames<\/span>\ndf1 <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B'),\n position=c('G', 'F', 'G', 'F'),\n dots=c(88, 98, 104, 100))\n\ndf2 <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B'),\n position=c('G', 'F', 'G', 'F'),\n rebounds=c(22, 31, 29, 20))\n\n#merge based on multiple columns with matching names<\/span>\nmerge(df1, df2, by=c(' team<\/span> ', ' position<\/span> '))\n\n team position points rebounds\n1 AF 98 31\n2 AG 88 22\n3 BF 100 20\n4 BG 104 29\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel 4: Zusammenf\u00fchrung basierend auf mehreren nicht \u00fcbereinstimmenden Spaltennamen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frames<\/span>\ndf1 <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B'),\n position=c('G', 'F', 'G', 'F'),\n dots=c(88, 98, 104, 100))\n\ndf2 <- data. frame<\/span> (team_name=c('A', 'A', 'B', 'B'),\n position_name=c('G', 'F', 'G', 'F'),\n rebounds=c(22, 31, 29, 20))\n\n#merge based on multiple columns with matching names<\/span>\nmerge(df1, df2, by. x<\/span> =c(' team<\/span> ', ' position<\/span> '), by. y<\/span> =c(' team_name<\/span> ', ' position_name<\/span> '))\n\n team position points rebounds\n1 AF 98 31\n2 AG 88 22\n3 BF 100 20\n4 BG 104 29\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie einen Inner Join in R durch<\/a>
So f\u00fchren Sie einen VLOOKUP in R durch<\/a>
So f\u00fcgen Sie Zeilen zum Datenrahmen in R hinzu<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"