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。

 

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。

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

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

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

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。

 

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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