<\/p>\n
Do \u0142\u0105czenia ramek danych wed\u0142ug nazw kolumn w R mo\u017cna u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cych metod:<\/span><\/p>\n Metoda 1: Scal na podstawie pasuj\u0105cej nazwy kolumny<\/strong><\/span><\/p>\n Metoda 2: Scal na podstawie niedopasowanej nazwy kolumny<\/strong><\/span><\/p>\n Metoda 3: Scal na podstawie wielu pasuj\u0105cych nazw kolumn<\/strong><\/span><\/p>\n Metoda 4: Scal na podstawie wielu niedopasowanych nazw kolumn<\/strong><\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak zastosowa\u0107 ka\u017cd\u0105 metod\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak po\u0142\u0105czy\u0107 dwie ramki danych w R na podstawie pasuj\u0105cej nazwy kolumny:<\/span><\/p>\n Rezultatem jest ramka danych pasuj\u0105ca do wierszy w ka\u017cdej ramce danych przy u\u017cyciu kolumny zespo\u0142u<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak po\u0142\u0105czy\u0107 dwie ramki danych w R na podstawie niedopasowanej nazwy kolumny:<\/span><\/p>\n Wynikiem jest ramka danych, kt\u00f3ra dopasowuje wiersze przy u\u017cyciu kolumny zesp\u00f3\u0142<\/strong> w pierwszej ramce danych i kolumny nazwa_zespo\u0142u<\/strong> w drugiej ramce danych.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak po\u0142\u0105czy\u0107 dwie ramki danych w R na podstawie wielu pasuj\u0105cych nazw kolumn:<\/span><\/p>\n Rezultatem jest ramka danych, kt\u00f3ra dopasowuje wiersze w ka\u017cdej ramce danych przy u\u017cyciu kolumny zesp\u00f3\u0142<\/strong> i pozycja<\/strong> w ka\u017cdej ramce danych.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak po\u0142\u0105czy\u0107 dwie ramki danych w R na podstawie wielu niedopasowanych nazw kolumn:<\/span><\/p>\n Rezultatem jest ramka danych, kt\u00f3ra dopasowuje wiersze przy u\u017cyciu kolumn zesp\u00f3\u0142<\/strong> i pozycja<\/strong> w pierwszej ramce danych oraz kolumn nazwa_zespo\u0142u<\/strong> i nazwa_pozycji<\/strong> w drugiej ramce danych.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe funkcje ramki danych w R:<\/span><\/p>\n Jak wykona\u0107 lewe z\u0142\u0105czenie w R<\/a> Do \u0142\u0105czenia ramek danych wed\u0142ug nazw kolumn w R mo\u017cna u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cych metod: Metoda 1: Scal na podstawie pasuj\u0105cej nazwy kolumny merge(df1, df2, by=’ var1 ’) Metoda 2: Scal na podstawie niedopasowanej nazwy kolumny merge(df1, df2, by. x = ’ var1 ’, by. y = ’ variable1 ’) Metoda 3: Scal na podstawie wielu pasuj\u0105cych […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2964","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"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 Przyk\u0142ad 1: Scal na podstawie pasuj\u0105cej nazwy kolumny<\/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 Przyk\u0142ad 2: Scal na podstawie niedopasowanej nazwy kolumny<\/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 Przyk\u0142ad 3: Scal na podstawie wielu pasuj\u0105cych nazw kolumn<\/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 Przyk\u0142ad 4: Scal na podstawie wielu niedopasowanych nazw kolumn<\/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 Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak wykona\u0107 z\u0142\u0105czenie wewn\u0119trzne w R<\/a>
Jak wykona\u0107 WYSZUKAJ.PIONOWO w R<\/a>
Jak doda\u0107 wiersze do ramki danych w R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"