<\/p>\n
U kunt de functie merge()<\/strong> gebruiken om een left join uit te voeren in basis R:<\/span><\/p>\n U kunt ook de functie left_join()<\/strong> uit het dplyr-<\/a> pakket gebruiken om een left join uit te voeren:<\/span><\/p>\n Opmerking:<\/strong> als u met extreem grote gegevenssets werkt, zal de functie left_join()<\/strong> sneller zijn dan de functie merge()<\/strong> .<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk van deze functies in de praktijk kunt gebruiken met de volgende dataframes:<\/span><\/p>\n We kunnen de functie merge()<\/strong> in basis R gebruiken om een left join uit te voeren, waarbij we de kolom ‚team‘ gebruiken als de kolom waaraan we moeten deelnemen:<\/span><\/p>\n We kunnen de functie left_join()<\/strong> uit het dplyr-pakket gebruiken om een left join uit te voeren, waarbij de kolom ‚team‘ wordt gebruikt als de kolom waaraan moet worden deelgenomen:<\/span><\/p>\n Een verschil dat u zult opmerken tussen deze twee functies is dat de functie merge()<\/strong> de rijen automatisch alfabetisch sorteert op basis van de kolom die u hebt gebruikt om de join uit te voeren.<\/span><\/p>\n Omgekeerd behoudt de functie left_join()<\/strong> de oorspronkelijke volgorde van de rijen in het eerste dataframe.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe maak je een inner join in R<\/a> U kunt de functie merge() gebruiken om een left join uit te voeren in basis R: #left join using base R merge(df1,df2, all. x = TRUE ) U kunt ook de functie left_join() uit het dplyr- pakket gebruiken om een left join uit te voeren: #left join using dplyr dplyr::left_join(df2, df1) Opmerking: als u met […]<\/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":[],"class_list":["post-1888","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"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 Voorbeeld 1: Linkse verbinding met Basis 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 Voorbeeld 2: Linkse join met 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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Fuzzy matching uitvoeren in R<\/a>
Hoe u een kolom aan een dataframe toevoegt in R<\/a>
Kolommen verwijderen uit een dataframe in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"