R 联结两个dataframe

最新推荐文章于 2023-08-26 00:30:30 发布

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本文介绍如何使用R语言进行数据合并，特别聚焦于左联结操作，通过指定的键将两个数据集连接在一起，实现数据的有效整合。

merge( x, y,by.x=xkey, by.y = ykey, all.x=T) # y左联结x。

参考

http://www.cnblogs.com/studyzy/p/4316118.html

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39751959/article/details/80454752

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ByteWhiz的博客

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欢迎大家转发，一起传播知识和正能量，帮助到更多人。期待大家提出宝贵改进建议，互相交流，收获更大。print("【执行】myDF1.combine_first(myDF2)")期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：dqf。存在缺失值的位置被填充，不存在缺失值的位置不被填充。D选项：执行语句将myDF1中的缺失值进行填补。C选项：执行结果中缺失值分别被b、c填充。print("【显示】myDF1")print("【显示】myDF2")A选项：myDF1中有两个缺失值。B选项：myDF2中没有缺失值。

使用R语言的merge函数进行数据框（dataframe）的左连接

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08-26

493

在R语言中，我们经常需要对不同的数据框进行合并和连接操作。其中，左连接是一种常见的操作，它可以将一个数据框的所有记录与另一个数据框的相应记录进行匹配，并将它们合并在一起。总结起来，使用R语言的merge函数可以很方便地实现数据框的左连接操作。通过指定匹配列名和调整其他参数，你可以根据实际需求进行灵活的数据合并和连接操作。现在，我们可以使用merge函数将这两个数据框进行左连接操作，并存储结果到一个新的数据框中。可以看到，合并后的结果中包含了两个数据框的所有记录，并根据姓名进行了匹配。

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在掌握数据的结构和导入之后（参见R的数据结构与导入），我们开始对数据进行操作处理，在本次笔记中我们使用一个5行10列的，主题是“领导行为的性别差异”的简单数据集，q1-q5是五项服从力评分，分数没有显著的优劣性。年龄=99代表缺失。整个数据集如下：下文我们用le(leadship)的数据框变量来承载这个数据集。变量操作新变量创建新变量的格式是变量名 <- 表达式，除了四则运算以外，**^**表示求幂，x%%y表示求余（x mod y)，x%/%y表示整数除法（x div y）。比如我们想要求

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R语言内连接两个dataframe数据（Inner join）

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可以使用 pandas 中的 merge 函数来左右连接两个 DataFrame。左右连接是指将两个 DataFrame 按照某个共同的列进行合并，其中左 DataFrame 的所有行都会保留，右 DataFrame 的部分行会保留，如果右 DataFrame 中没有与左 DataFrame 匹配的行，则会用 NaN 值填充。下面是一个例子： ``` python import pandas as pd # 创建两个 DataFrame df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}) df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4, 5], 'age': [20, 30, 40, 50]}) # 左连接 merge_df_left = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left') print(merge_df_left) # 右连接 merge_df_right = pd.merge(df1, df2, on='id', how='right') print(merge_df_right) ``` 输出结果如下： ``` id name age 0 1 Alice NaN 1 2 Bob 20.0 2 3 Charlie 30.0 3 4 David 40.0 id name age 0 2 Bob 20 1 3 Charlie 30 2 4 David 40 3 5 NaN 50 ``` 其中，左连接将左 DataFrame 的所有行都保留了下来，右 DataFrame 中没有与左 DataFrame 匹配的行用 NaN 填充了；右连接将右 DataFrame 的所有行都保留了下来，左 DataFrame 中没有与右 DataFrame 匹配的行用 NaN 填充了。