
使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配的方法
R中的merge函數(shù)類似于Excel中的Vlookup,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行匹配和拼接的功能。與Excel不同之處在于merge函數(shù)有4種匹配拼接模式,分別為inner,left,right和outer模式。 其中inner為默認(rèn)的匹配模式。本篇文章我們將介紹merge函數(shù)的使用方法和4種拼接模式的區(qū)別。
merge函數(shù)的使用方法很簡(jiǎn)單,以下是官方的函數(shù)功能介紹和使用說(shuō)明。merge函數(shù)中第一個(gè)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)表是拼接后的left部分,第二個(gè)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)表是拼接后的right部分。merge默認(rèn)會(huì)按照兩個(gè)數(shù)據(jù)表中共有的字段名稱進(jìn)行匹配和拼接。
merge
開(kāi)始使用merge函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)拼接之前先讀取需要進(jìn)行匹配的兩個(gè)數(shù)據(jù)表,并命名為loan_status表和member_info表。
#讀取并創(chuàng)建貸款狀態(tài)數(shù)據(jù)表
loan_status=data.frame(read.csv('loan_status.csv',header = 1))
#讀取并創(chuàng)建用戶信息數(shù)據(jù)表
member_info=data.frame(read.csv('member_info.csv',header = 1))
下面我們分別查看了兩個(gè)數(shù)據(jù)表中的內(nèi)容。這個(gè)示例中的兩個(gè)數(shù)據(jù)表較小,可以完整顯示出來(lái),如果數(shù)據(jù)量較大的話可以就不能這么直觀的查看了。
#查看貸款狀態(tài)數(shù)據(jù)表
loan_status
#查看用戶信息數(shù)據(jù)表
member_info
對(duì)于較大的數(shù)據(jù)表,可以使用dim函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的維度,下面我們分別查看了貸款狀態(tài)表和用戶信息表的維度。貸款狀態(tài)表有27行7列,用戶信息表有25行4列。
dim(loan_status);dim(member_info)
[1] 27 7
[1] 25 4
使用names函數(shù)查看兩個(gè)數(shù)據(jù)表的列名稱,下面分別顯示了代碼和列名稱。可以發(fā)現(xiàn),兩個(gè)數(shù)據(jù)表中有一個(gè)共同的列member_id。
#查看兩個(gè)數(shù)據(jù)表的列名稱
names(loan_status);names(member_info)
[1] "member_id" "loan_amnt" "term""issue_d" "loan_status" "total_pymnt_inv" "total_rec_int"
[1] "member_id" "grade" "emp_length" "annual_inc"
inner匹配
inner模式是merge的默認(rèn)匹配模式,我們通過(guò)下面的文氏圖來(lái)說(shuō)明inner的匹配方法。Inner模式提供在loan_status和member_info表中共有字段的匹配結(jié)果。也就是對(duì)兩個(gè)的表交集部分進(jìn)行匹配和拼接。單獨(dú)只出現(xiàn)在一個(gè)表中的字段值不會(huì)參與匹配和拼接。從下面的匹配結(jié)果中也可以看出,共有22行,包含了loan_status和member_info的交集。
#inner模式匹配
merge(loan_status,member_info,by = 'member_id')
outer模式是兩個(gè)表的匯總,將loan_status和member_info兩個(gè)要匹配的兩個(gè)表匯總在一起,生成一張匯總的唯一值數(shù)據(jù)表以及匹配結(jié)果。從結(jié)果中可以看出共包含30行數(shù)據(jù),比兩個(gè)表的行數(shù)都要多。并且在grade和其他字段包含Na值,這些是在兩個(gè)表中匹配不到的內(nèi)容。
#outer模式匹配
merge(loan_status,member_info,all=TRUE,sort=TRUE)
left模式是左匹配,以左邊的數(shù)據(jù)表loan_status為基礎(chǔ)匹配右邊的數(shù)據(jù)表member_info中的內(nèi)容。匹配不到的內(nèi)容以NaN值顯示。在Excel中就好像將Vlookup公式寫在了左邊的表中。下面的文氏圖說(shuō)明了left模式的匹配方法。Left模式匹配的結(jié)果顯示了所有左邊數(shù)據(jù)表的內(nèi)容,以及和右邊數(shù)據(jù)表共有的內(nèi)容。
以下為使用left模式匹配并拼接后的結(jié)果,loan_status在merge函數(shù)中第一個(gè)出現(xiàn),因此為左表,member_grade第二個(gè)出現(xiàn),為右表。匹配模式為all.x=TRUE。從結(jié)果中可以看出left匹配模式保留了一張完整的loan_status表,以此為基礎(chǔ)對(duì)member_info表中的內(nèi)容進(jìn)行匹配。loan_status表中有5個(gè)member_id值在member_info中無(wú)法找到,因此grade字段顯示為NA值。
merge(loan_status,member_info,all.x=TRUE,sort=TRUE)
right與left模式正好相反,right模式是右匹配,以右邊的數(shù)據(jù)表member_info為基礎(chǔ)匹配左邊的數(shù)據(jù)表loan_status。匹配不到的內(nèi)容以NA值顯示。下面通過(guò)文氏圖說(shuō)明right模式的匹配方法。Right模式匹配的結(jié)果顯示了所有右邊數(shù)據(jù)表的內(nèi)容,以及和左邊數(shù)據(jù)表共有的內(nèi)容。
以下為使用right模式匹配拼接的結(jié)果,從結(jié)果表中可以看出right匹配模式保留了完整的member_info表,以此為基礎(chǔ)對(duì)loan_status表進(jìn)行匹配,在loan_status數(shù)據(jù)表中有3個(gè)條目在member_info數(shù)據(jù)表中無(wú)法找到,因此顯示為了NA值。
merge(loan_status,member_info,all.y=TRUE,sort=TRUE)
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11