วิธีการเข้าร่วมที่ถูกต้องใน r (พร้อมตัวอย่าง)
มีสองวิธีทั่วไปในการดำเนินการรวมที่ถูกต้องใน R:
วิธีที่ 1: ใช้ Base R
merge(df1, df2, by=' column_to_join_on ', all. y = TRUE )
วิธีที่ 2: ใช้ dplyr
library (dplyr) right_join(df1, df2, by=' column_to_join_on ')
ทั้งสองวิธีจะส่งคืนแถวทั้งหมดจาก df2 และแถวทั้งหมดที่มีคีย์ที่ตรงกันจาก df1
นอกจากนี้ ยังเป็นที่น่าสังเกตว่าทั้งสองวิธีจะให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน แต่วิธี dplyr มีแนวโน้มที่จะทำงานได้เร็วขึ้นในชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้แต่ละฟังก์ชันเหล่านี้ในทางปฏิบัติกับกรอบข้อมูลต่อไปนี้:
#define first data frame df1 = data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'), points=c(18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28)) df1 team points 1 to 18 2 B 22 3 C 19 4 D 14 5 E 14 6 F 11 7 G 20 8:28 a.m. #define second data frame df2 = data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'L', 'M'), assists=c(4, 9, 14, 13, 10, 8)) df2 team assists 1 to 4 2 B 9 3 C 14 4 D 13 5 L 10 6 M 8
ตัวอย่างที่ 1: เข้าร่วมทางขวาโดยใช้ Base R
เราสามารถใช้ฟังก์ชัน merge() ในฐาน R เพื่อดำเนินการรวมที่ถูกต้อง โดยใช้คอลัมน์ ‘ทีม’ เป็นคอลัมน์ที่จะรวม:
#perform right join using base R df3 <- merge(df1, df2, by=' team ', all. y = TRUE ) #view result df3 team points assists 1 to 18 4 2 B 22 9 3 C 19 14 4 D 14 13 5 L NA 10 6 M NA 8
โปรดทราบว่าบรรทัดทั้งหมดจาก df2 ถูกรวมไว้ในกรอบข้อมูลสุดท้าย แต่เฉพาะบรรทัดจาก df1 ที่มีชื่อทีมที่ตรงกันเท่านั้นที่จะรวมอยู่ในกรอบข้อมูลสุดท้าย
ตัวอย่างที่ 2: เข้าร่วมทางขวาโดยใช้ dplyr
เราสามารถใช้ฟังก์ชัน right_join() จากแพ็คเกจ dplyr เพื่อดำเนินการรวมที่ถูกต้อง โดยใช้คอลัมน์ ‘ทีม’ เป็นคอลัมน์ที่จะเข้าร่วม:
library (dplyr) #perform right join using dplyr df3 <- right_join(df1, df2, by=' team ') #view result df3 team points assists 1 to 18 4 2 B 22 9 3 C 19 14 4 D 14 13 5 L NA 10 6 M NA 8
โปรดทราบว่าสิ่งนี้สอดคล้องกับผลลัพธ์ที่เราได้รับโดยใช้ฟังก์ชัน merge() ในฐาน R
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่นๆ ใน R:
วิธีเข้าร่วมซ้ายใน R
วิธีเพิ่มคอลัมน์ใน data frame ใน R
วิธีลบคอลัมน์ออกจาก data frame ใน R