R语言数据框合并(merge)的几种方式小结
更新时间：2021年03月12日 11:20:12 作者：余醉 | dtminer
这篇文章主要介绍了R语言数据框合并(merge)的几种方式小结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
merge data frames (inner, outer, left, right)
数据
> df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))
> df1
> CustomerId Product
1 1 Toaster
2 2 Toaster
3 3 Toaster
4 4 Radio
5 5 Radio
6 6 Radio
> df2 = data.frame(CustomerId = c(2, 4, 6), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1)))
> df
> CustomerId State
1 2 Alabama
2 4 Alabama
3 6 Ohio
inner
> merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all = TRUE) > CustomerId Product State 1 1 Toaster <NA> 2 2 Toaster Alabama 3 3 Toaster <NA> 4 4 Radio Alabama 5 5 Radio <NA> 6 6 Radio Ohio
left
> merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.x = TRUE) > CustomerId Product State 1 1 Toaster <NA> 2 2 Toaster Alabama 3 3 Toaster <NA> 4 4 Radio Alabama 5 5 Radio <NA> 6 6 Radio Ohio
right
> merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.y = TRUE) > CustomerId Product State 1 2 Toaster Alabama 2 4 Radio Alabama 3 6 Radio Ohio
outer
> merge(x = df1, y = df2, by = NULL) > CustomerId.x Product CustomerId.y State 1 1 Toaster 2 Alabama 2 2 Toaster 2 Alabama 3 3 Toaster 2 Alabama 4 4 Radio 2 Alabama 5 5 Radio 2 Alabama 6 6 Radio 2 Alabama 7 1 Toaster 4 Alabama 8 2 Toaster 4 Alabama 9 3 Toaster 4 Alabama 10 4 Radio 4 Alabama 11 5 Radio 4 Alabama 12 6 Radio 4 Alabama 13 1 Toaster 6 Ohio 14 2 Toaster 6 Ohio 15 3 Toaster 6 Ohio 16 4 Radio 6 Ohio 17 5 Radio 6 Ohio 18 6 Radio 6 Ohio
到此这篇关于R语言数据框合并(merge)的几种方式小结的文章就介绍到这了,更多相关R语言数据框合并内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
您可能感兴趣的文章:
相关文章
这篇文章主要介绍了R语言实现对数据框按某一列分组求组内平均值，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-03-03
这篇文章主要介绍了R语言绘图数据可视化pie chart饼图，教大家如何用R语言来画大饼，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步2022-02-02
这篇文章主要介绍了R语言科学计数法介绍:digits和scipen设置方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-04-04
这篇文章主要给大家总结介绍了R语言导入导出数据的几种方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2021-03-03
R语言实现将分类变量转换为哑变量(dummy vairable)
这篇文章主要介绍了R语言实现将分类变量转换为哑变量(dummy vairable)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-04-04
这篇文章主要介绍了R语言 实现将1对多数据与1对1数据互换的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-03-03
这篇文章主要介绍了基于R语言赋值符号的区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-04-04
这篇文章主要介绍了R语言实现二进制文件读写操作，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2021-03-03
这篇文章主要给大家介绍了关于R语言利用loess去除某个变量对数据的影响的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。2017-11-11
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种无监督的数据降维方法，通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征。本文将用R语言实现PCA主成分分析图，需要的可以参考一下2022-04-04
最新评论