R语言中连接dplyr的join系列与merge函数

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在数据分析过程中,仅仅涉及一张表格的情况是非常少见的,我们经常需要联系到其它表格的数据,整合这些表格的信息。这时我们需要常见的三类操作来完成。

  • 合并连接:根据观测合并表格

  • 筛选连接:根据观测,筛选保留或者删去变量

  • 集合操作:不常见(暂不详述)

R语言中用于连接的函数

  • 一是dplyr中的join系列,又包括内连接外连接

内连接-inner_join

是指仅仅保留x,y中相匹配的观测,下面用几张图来说明,相当于是做了一个交集

内连接1
内连接2
内连接3

1inner_join(x,y,by="key")

外连接

外连接又包括了

  • 左连接:保留x中所有观测,y中保留匹配的观测(交集但有包含X中所有)

  • 右连接:同理保留y中所有观测(交集但保留y中所有)

  • 全连接:x,y中所有观测都保留
    下面一一用图片的方式展示,加深理解

左连接-left_join

y中未匹配的观测丢弃,x中未匹配的观测保留,y中以NA填充

1left_join(x,y,by="key)
2

左连接1
左连接2

右连接-right_join

与左连接同理,保留y中所有观测,x中仅保留匹配的观测。

1right_join(x,y,by=key)

右连接

全连接-full_join

x,y中观测全部保留,相当于取了并集

1full_join(x,y,by="key)
2

全连接

dplyr中的筛选连接

筛选连接包括:包括 半连接反连接

半连接-semi_join

保留x中与y匹配的观测,它与内连接的不同在于,取交集但是并不合并y而仅仅是保留了x,y的作用是做了筛选而已。

半连接

1semi_join(x,y,by="key)
2

反连接

是半连接的反向操作,用y做筛选,找出非相交的部分保留下来

反连接

1anti_join(x,y,by= “key”)

merge函数

dplyr中的join系列函数与base::merge函数其实相似
merge函数也能实现这四种合连接的操作,但相对来讲,dplyr中的表达更清晰,更易让人理解并记住。

内连接

1merge(x,y,by=“key”)

左连接

1merge(x,y,all.x=TRUE,by="key")

右连接

1merge(x,y,all.y=TRUE,by="key")

全连接

1merge(x,y,all.x=TRUE,all.y=TRUE,by="key")

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