Fusionar dos DataFrame con diferente número de filas en R
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Utilice la función
full_joinpara fusionar dos DataFrame R con un número diferente de filas -
Utilice la función
left_joinpara fusionar dos DataFrame R con un número diferente de filas -
Utilice la función
right_joinpara fusionar dos DataFrame R con un número diferente de filas
Este artículo demostrará varios métodos para fusionar dos DataFrame con un número diferente de filas en R.
Utilice la función full_join para fusionar dos DataFrame R con un número diferente de filas
full_join es parte del paquete dplyr y se puede usar para fusionar dos DataFrame con un número diferente de filas. La función toma DataFrame para fusionarlos como los dos primeros argumentos y devuelve el mismo tipo de objeto que el primer argumento. Esta función puede operar en tipos de extensión de DataFrame como tibble o DataFrame perezosos. full_join extrae todas las filas y columnas de ambos argumentos del DataFrame. Llena los elementos con NA-s cuando no hay valores coincidentes.
library(dplyr)
v1 <- c(1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.3)
v2 <- c(11, 12, 13, 21, 22, 23)
df1 <- data.frame(v1, v2)
v1 <- c(9.1, 9.2, 9.3, 9.1, 9.2, 9.3, 9.3, 9.2, 9.1)
v2 <- c(101, 102, 103, 201, 202, 203, 204, 403, 404)
wday <- factor(c("Wed", "Thu", "Mon", "Wed", "Thu", "Fri", "Mon", "Tue", "Wed"))
df2 <- data.frame(v1, v2, wday)
dff <- df1 %>% full_join(df2)
dff
v1 v2 wday
1 1.1 11 <NA>
2 1.2 12 <NA>
3 1.3 13 <NA>
4 2.1 21 <NA>
5 2.2 22 <NA>
6 2.3 23 <NA>
7 9.1 101 Wed
8 9.2 102 Thu
9 9.3 103 Mon
10 9.1 201 Wed
11 9.2 202 Thu
12 9.3 203 Fri
13 9.3 204 Mon
14 9.2 403 Tue
15 9.1 404 Wed
Utilice la función left_join para fusionar dos DataFrame R con un número diferente de filas
left_join es otro método del paquete dplyr. Toma argumentos similares a la función full_join, pero left_join extrae todas las filas del primer DataFrame y todas las columnas de ambos.
library(dplyr)
v1 <- c(1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.3)
v2 <- c(11, 12, 13, 21, 22, 23)
df1 <- data.frame(v1, v2)
v1 <- c(9.1, 9.2, 9.3, 9.1, 9.2, 9.3, 9.3, 9.2, 9.1)
v2 <- c(101, 102, 103, 201, 202, 203, 204, 403, 404)
wday <- factor(c("Wed", "Thu", "Mon", "Wed", "Thu", "Fri", "Mon", "Tue", "Wed"))
df2 <- data.frame(v1, v2, wday)
dfl <- df1 %>% left_join(df2)
dfl
Producción :
v1 v2 wday
1 1.1 11 <NA>
2 1.2 12 <NA>
3 1.3 13 <NA>
4 2.1 21 <NA>
5 2.2 22 <NA>
6 2.3 23 <NA>
Utilice la función right_join para fusionar dos DataFrame R con un número diferente de filas
right_join funciona de manera similar a la función left_join excepto que extrae todas las filas del segundo argumento del DataFrame en lugar del primero. La función también copia todas las columnas de ambos DataFrame en un objeto recién construido.
library(dplyr)
v1 <- c(1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.3)
v2 <- c(11, 12, 13, 21, 22, 23)
df1 <- data.frame(v1, v2)
v1 <- c(9.1, 9.2, 9.3, 9.1, 9.2, 9.3, 9.3, 9.2, 9.1)
v2 <- c(101, 102, 103, 201, 202, 203, 204, 403, 404)
wday <- factor(c("Wed", "Thu", "Mon", "Wed", "Thu", "Fri", "Mon", "Tue", "Wed"))
df2 <- data.frame(v1, v2, wday)
dfr <- df1 %>% right_join(df2)
dfr
Producción :
v1 v2 wday
1 9.1 101 Wed
2 9.2 102 Thu
3 9.3 103 Mon
4 9.1 201 Wed
5 9.2 202 Thu
6 9.3 203 Fri
7 9.3 204 Mon
8 9.2 403 Tue
9 9.1 404 Wed
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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