<\/p>\n
Puoi utilizzare la funzione merge()<\/strong> per eseguire un left join nella base R:<\/span><\/p>\n Puoi anche utilizzare la funzione left_join()<\/strong> dal pacchetto dplyr<\/a> per eseguire un left join:<\/span><\/p>\n Nota:<\/strong> se stai lavorando con set di dati estremamente grandi, la funzione left_join()<\/strong> tender\u00e0 ad essere pi\u00f9 veloce della funzione merge()<\/strong> .<\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare nella pratica ciascuna di queste funzioni con i seguenti frame di dati:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la funzione merge()<\/strong> in base R per eseguire un left join, utilizzando la colonna “team” come colonna a cui unirsi:<\/span><\/p>\n Possiamo usare la funzione left_join()<\/strong> dal pacchetto dplyr per eseguire un left join, utilizzando la colonna ‘team’ come colonna a cui unirsi:<\/span><\/p>\n Una differenza che noterai tra queste due funzioni \u00e8 che la funzione merge()<\/strong> ordina automaticamente le righe in ordine alfabetico in base alla colonna utilizzata per eseguire l’unione.<\/span><\/p>\n Al contrario, la funzione left_join()<\/strong> preserva l’ordine originale delle righe nel primo frame di dati.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in R:<\/span><\/p>\n Come eseguire un inner join in R<\/a> Puoi utilizzare la funzione merge() per eseguire un left join nella base R: #left join using base R merge(df1,df2, all. x = TRUE ) Puoi anche utilizzare la funzione left_join() dal pacchetto dplyr per eseguire un left join: #left join using dplyr dplyr::left_join(df2, df1) Nota: se stai lavorando con set di dati estremamente grandi, la […]<\/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 #left join using base R<\/span>\nmerge(df1,df2, all. x<\/span> = TRUE<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n #left join using dplyr\n<\/span>dplyr::left_join(df2, df1)<\/strong><\/pre>\n #define first data frame\n<\/span>df1 <- data. frame<\/span> (team=c(' Mavs<\/span> ', ' Hawks<\/span> ', ' Spurs<\/span> ', ' Nets<\/span> '),\n dots=c(99, 93, 96, 104))\n\ndf1\n\n team points\n1 Mavs 99\n2 Hawks 93\n3 Spurs 96\n4 Nets 104\n\n#define second data frame\n<\/span>df2 <- data. frame<\/span> (team=c(' Mavs<\/span> ', ' Hawks<\/span> ', ' Spurs<\/span> ', ' Nets<\/span> '),\n rebounds=c(25, 32, 38, 30),\n assists=c(19, 18, 22, 25))\n\ndf2\n\n team rebound assists\n1 Mavs 25 19\n2 Hawks 32 18\n3 Spurs 38 22\n4 Nets 30 25<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: unione a sinistra utilizzando Base R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#perform left join using base R<\/span>\nmerge(df1, df2, by=' team<\/span> ', all. x<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n team points rebound assists\n1 Hawks 93 32 18\n2 Mavs 99 25 19\n3 Nets 104 30 25\n4 Spurs 96 38 22\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: join sinistro utilizzando dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#perform left join using dplyr<\/span> \nleft_join(df1, df2, by=' team<\/span> ')\n\n team points rebound assists\n1 Mavs 99 25 19\n2 Hawks 93 32 18\n3 Spurs 96 38 22\n4 Nets 104 30 25<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come eseguire la corrispondenza fuzzy in R<\/a>
Come aggiungere una colonna al frame di dati in R<\/a>
Come rimuovere le colonne dal frame di dati in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"