Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接

本文首发于民众号:“生信补给站” Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的种种毗邻

前面分享了单个文件中的select列filter行列拆分等,现实中经常是多个数据表,综合使用才气回覆你所感兴趣的问题。

本次简朴的先容多个表(文件)毗邻的方式。

一 载入数据,R包

library(tidyverse)
x <- tribble(
 ~key, ~val_x,
    1, "x1",
    2, "x2",
    3, "x3"
)
y <- tribble(
 ~key, ~val_y,
    1, "y1",
    2, "y2",
    4, "y3"
)

 

二 合并数据

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察。

 

1 毗邻方式

1) 内毗邻 inner_join

内毗邻是最简朴的一种毗邻,只要两个观察的键是相等的,即可匹配。

Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接

 

注释:匹配在现实的毗邻操作中是用圆点示意的。圆点的数目 = 匹配的数目 = 效果中行的数目。下同

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

内毗邻最主要的性子是,没有匹配的行不会包含在效果中。容易丢失观察,慎用。

 

2) 外毗邻

外毗邻则保留至少存在于一个表中的观察。外毗邻有 3 种类型: • 左毗邻 left_join:保留 x 中的所有观察。 • 右毗邻 right_join:保留 y 中的所有观察 • 全毗邻 full_join:保留 x 和 y 中的所有观察。

Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接

x %>%
left_join(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>
x %>%
right_join(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
x %>%
full_join(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

 

 

2 重复键

以上均假设键具有唯一性,但情形并非总是云云。

若是x中的key变量,在y中有多个同样的key,那么所有的连系可能都市枚举出来

Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接

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
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     2 x3    y2  
4     1 x4    y1

 

3 界说毗邻键

1) 默认值 by = NULL

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使用存在于两个表中的所有变量,这种方式称为自然毗邻。

left_join(x, y)
Joining, 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>

 

2) 界说匹配键 by = c("a" = "b")

匹配 x 表中的 a 变量和 y 表中的 b 变量,输出效果中使用的是 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
 <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     3 x3    <NA>

 

3) 多个匹配键

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
 <dbl> <dbl> <chr> <chr>
1     1  2018 x1    y1  

 

三 筛选毗邻

筛选毗邻匹配观察的方式与合并毗邻相同,但前者影响的是观察,而不是变量。筛选毗邻 有两种类型。

semi_join函数
  • 保留 x 表中与 y 表中的观察相匹配的所有观察

Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接

semi_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 2 x 2
   key val_x
 <dbl> <chr>
1     1 x1  
2     2 x2

 

anti_join函数
  • 抛弃 x 表中与 y 表中的观察相匹配的所有观察。

Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接

 

anti_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 1 x 2
   key val_x
 <dbl> <chr>
1     3 x3

 

参考资料:

https://r4ds.had.co.nz/

《R数据科学》

 

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