本文首发于公众号:“生信补给站” Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接
前面分享了单个文件中的select列,filter行,列拆分等,实际中经常是多个数据表,综合使用才能回答你所感兴趣的问题。
本次简单的介绍多个表(文件)连接的方法。
library(tidyverse)
x <- tribble(
~key, ~val_x,
1, "x1",
2, "x2",
3, "x3"
)
y <- tribble(
~key, ~val_y,
1, "y1",
2, "y2",
4, "y3"
)
向数据框中加入新变量,新变量的值是另一个数据框中的匹配观测。
inner_join
内连接是最简单的一种连接,只要两个观测的键是相等的,即可匹配。
注释:匹配在实际的连接操作中是用圆点表示的。圆点的数量 = 匹配的数量 = 结果中行的数量。下同
x %>%
inner_join(y, by = "key")
# A tibble: 2 x 3
key val_x val_y
1 1 x1 y1
2 2 x2 y2
内连接最重要的性质是,没有匹配的行不会包含在结果中。容易丢失观测,慎用。
外连接则保留至少存在于一个表中的观测。外连接有 3 种类型:
• 左连接 left_join
:保留 x 中的所有观测。
• 右连接 right_join
:保留 y 中的所有观测
• 全连接 full_join
:保留 x 和 y 中的所有观测。
x %>%
left_join(y, by = "key")
# A tibble: 3 x 3
key val_x val_y
1 1 x1 y1
2 2 x2 y2
3 3 x3
x %>%
right_join(y, by = "key")
# A tibble: 3 x 3
key val_x val_y
1 1 x1 y1
2 2 x2 y2
3 4 y3
x %>%
full_join(y, by = "key")
# A tibble: 4 x 3
key val_x val_y
1 1 x1 y1
2 2 x2 y2
3 3 x3
4 4 y3
以上均假设键具有唯一性,但情况并非总是如此。
x1 <- tribble(
~key, ~val_x,
1, "x1",
2, "x2",
2, "x3",
1, "x4"
)
y1 <- tribble(
~key, ~val_y,
1, "y1",
2, "y2"
)
left_join(x1, y1, by = "key")
# A tibble: 4 x 3
key val_x val_y
1 1 x1 y1
2 2 x2 y2
3 2 x3 y2
4 1 x4 y1
by = NULL
使用存在于两个表中的所有变量,这种方式称为自然连接。
left_join(x, y)
Joining, by = "key"
# A tibble: 3 x 3
key val_x val_y
1 1 x1 y1
2 2 x2 y2
3 3 x3
by = c("a" = "b")
匹配 x 表中的 a 变量和 y 表中的 b 变量,输出结果中使用的是 x 表中的变量。
y_1 <- tribble(
~key2, ~val_y,
1, "y1",
2, "y2"
)
left_join(x, y_1, by = c("key" = "key2"))
# A tibble: 3 x 3
key val_x val_y
1 1 x1 y1
2 2 x2 y2
3 3 x3
x2 <- tribble(
~key,~key1, ~val_x,
1, 2018,"x1",
2, 2019,"x2",
3, 2019,"x3"
)
y2 <- tribble(
~key, ~key1,~val_y,
1, 2018,"y1",
2, 2018,"y2",
4, 2019,"y3"
)
inner_join(x2,y2,by = c("key","key1"))
# A tibble: 1 x 4
key key1 val_x val_y
1 1 2018 x1 y1
筛选连接匹配观测的方式与合并连接相同,但前者影响的是观测,而不是变量。筛选连接
有两种类型。
semi_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 2 x 2
key val_x
1 1 x1
2 2 x2
anti_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 1 x 2
key val_x
1 3 x3
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《R数据科学》
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