R语言中dplyr包join函数之目前我看到过的最形象的教程

所涉及的函数

深入了解学习的内容

数据类型

x <- tribble(
  ~key, ~val_x,
  1, "x1",
  2, "x2",
  3, "x3")

y <- tribble(
  ~key, ~val_y,
  1, "y1",
  2, "y2",
  4, "y3")

y1 <- tribble(
  ~key, ~val_y,
  1, "y1",
  2, "y2",
  4, "y4",
  2, "y5")
image.png

合并连接

内连接

inner_join 函数
  • 内连接的结果是一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
x %>%  inner_join(y, by = "key")
# A tibble: 2 x 3
    key val_x val_y
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1   
2     2 x2    y2
inner_join.gif

外连接

  • 内连接保留同时存在于两个表中的观测, 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:保留 x 中的所有观测。
    • 右连接:保留 y 中的所有观测
    • 全连接:保留 x 和 y 中的所有观测。

left_join函数

  • 左连接:保留 x 中的所有观测。
> left_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 3 x 3
    key val_x val_y
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1   
2     2 x2    y2   
3     3 x3    NA
left-join.gif

如果x中的key变量,在y中有多个同样的key,那么所有的结合可能都会罗列出来

> left_join(x, y1, by = "key")
# A tibble: 4 x 3
    key val_x val_y
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1   
2     2 x2    y2   
3     2 x2    y5   
4     3 x3    NA
left-join-extra.gif

right_join函数

  • 右连接:保留 y 中的所有观测
> right_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 3 x 3
    key val_x val_y
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1   
2     2 x2    y2   
3     4 NA    y3 
right-join.gif

full_join函数

  • 全连接:保留 x 和 y 中的所有观测。
> full_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 4 x 3
    key val_x val_y
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1   
2     2 x2    y2   
3     3 x3    NA   
4     4 NA    y3
full-join.gif

使用维恩图表示不同类型连接方式

image.png

dplyr中这些连接函数对应基础函数merge中的功能表

image.png

dplyr这几种函数的来源SQL中对应的功能

image.png

筛选连接

  • 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): 保留 x 表中与 y 表中的观测相匹配的所有观测。
    • anti_join(x, y): 丢弃 x 表中与 y 表中的观测相匹配的所有观测。
semi_join函数
  • 保留 x 表中与 y 表中的观测相匹配的所有观测
> semi_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 2 x 2
    key val_x
  <dbl> <chr>
1     1 x1   
2     2 x2
semi-join.gif
anti_join函数
  • 丢弃 x 表中与 y 表中的观测相匹配的所有观测。
> anti_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 1 x 2
    key val_x
  <dbl> <chr>
1     3 x3 
anti-join.gif
参考博文:

图中gif文件来源,tiwtter上逛#rstat(类似微博话题)专题时看到的大神的操作
https://github.com/gadenbuie/tidy-animated-verbs#relational-data

image.png

参考书籍

英文版:《R for data science》
中文版:《R数据科学》

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