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  • R7—左右内全连接详解

    在SQL查询中,经常会用到左连接、右连接、内连接、全连接,那么在R中如何实现这些功能,今天来讲一讲!

    SQL回顾

    原理

    # 连接可分为以下几类:

    内连接。(典型的连接运算,使用像   =   或   <>   之类的比较运算符)。包括相等连接和自然连接
          内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。例如,检索   students   和   courses   表中学生标识号相同的所有行。   
    外连接。外连接可以是左向外连接、右向外连接或完整外部连接
          在FROM子句中指定外连接时,可以由下列几组关键字中的一组指定:   
          LEFT   JOIN   或   LEFT   OUTER   JOIN。     
    左向外连接的结果集包括LEFT  OUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是连接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行,则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。    
          RIGHT  JOIN  或  RIGHT   OUTER   JOIN。    
          右向外连接是左向外连接的反向连接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值
          FULL   JOIN   或   FULL   OUTER   JOIN。     
    完整外部连接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集行包含基表的数据值
       交叉连接。交叉连接返回左表中的所有行,左表中的每一行与右表中的所有行组合。交叉连接也称作笛卡尔积。

    示例分析

    注:a.id和parent_id之间有关系!

    a表 b表

    id   name
    1     张3
    2     李四
    3     王五

    id   job    parent_id
    1    23        1
    2    34        2
    3    34        4

    内连接

    select   a.*,b.*   from   a   inner   join   b     on   a.id=b.parent_id

      id     name               id     job     parent_id

      1      张3                  1       23        1  
      2     李四                  2      34         2

    左连接

    select   a.*,b.*   from   a  left   join   b     on   a.id=b.parent_id

      id     name               id     job     parent_id

      1       张3                 1       23        1  
      2      李四                 2      34         2  
      3      王武               null   

    右连接

    select   a.*,b.*   from   a  right   join   b     on   a.id=b.parent_id

      id      name                id     job     parent_id

      1        张3                  1      23         1  
      2       李四                 2      34         2  
      null                            3      34         4 

    完全连接

      select   a.*,b.*   from   a  full   join   b     on   a.id=b.parent_id

      id      name                id     job     parent_id

      1       张3                    1      23         1  
      2      李四                   2       34        2  
      null                             3      34         4  
      3       王武                null

    总结

    LEFT JOIN 会从左表(a表)那里返回所有的记录,即使在右表(b表)中没有匹配的行。

    RIGHT OUTER JOIN 右连接,返回右表中的所有记录,即使在左表中没有记录与它匹配。

    FULL OUTER JOIN 全连接, 返回左右表中的所有记录。


    R实现

    R里面实现连接的函数最基本的是base包中的merge函数(专门针对数据框,对应于SQL中的表),操作非常简单,下面做一下简要分析!

    merge函数语法

    # Merge Two Data Frames:Merge two data frames by common columns or row names, or do other versions of database join operations

    # Usage

    merge(x, y, ...)   ## Default S3 method:
    merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),by.x = by, by.y = by, all= FALSE, all.x = all,all.y = all,sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),incomparables= NULL,...)  ## S3 method for class 'data.frame'(蓝色高亮为常用参数

    # Arguments(参数说明)
    x,y:数据框 | by,by.x,by.y:指定用于合并连接(merge)的列 | all,all.x,all.y:指定连接的方式 | sort:逻辑值,输出结果按 by指定的列排序吗? | suffixes: | incomparables: 
    # details(细节说明)

    默认下,merge函数会以内连接(即自然连接:data frames are merged on the columns with names they both have)的方式合并数据框。by.x和by.y指定用于连接的列。all系列指定连接的方式:all=FALSE指定自然连接(默认), all.x=TRUE指定左连接, all.y=TRUE指定右连接, all=TRUE指定全连接!

    # 示例

    注:surname和name有关系!

    authors books
    surname nationality deceased 1 Tukey US yes 2 Venables Australia no 3 Tierney US no 4 Ripley UK no 5 McNeil Australia no
    name title other.author 1 Tukey Exploratory Data Analysis <NA> 2 Venables Modern Applied Statistics ... Ripley 3 Tierney LISP-STAT <NA> 4 Ripley Spatial Statistics <NA> 5 Ripley Stochastic Simulation <NA> 6 McNeil Interactive Data Analysis <NA> 7 R Core An Introduction to R Venables & Smith

    # 内连接:指定参数all=FALSE,并按by.x排序(sort=TRUE指定)

    > merge(x = authors,y = books,by.x = 'surname',by.y='name',all=FALSE,sort = TRUE ) surname nationality deceased title other.author 1 McNeil Australia no Interactive Data Analysis <NA> 2 Ripley UK no Spatial Statistics <NA> 3 Ripley UK no Stochastic Simulation <NA> 4 Tierney US no LISP-STAT <NA> 5 Tukey US yes Exploratory Data Analysis <NA> 6 Venables Australia no Modern Applied Statistics ... Ripley

    #左连接:以books为左表,author为右表进行左连接

    > merge(x = books,y = authors, by.x = 'name',by.y='surname',all.x=TRUE,sort = TRUE ) name title other.author nationality deceased 1 McNeil Interactive Data Analysis <NA> Australia no 2 R Core An Introduction to R Venables & Smith <NA> <NA> 3 Ripley Spatial Statistics <NA> UK no 4 Ripley Stochastic Simulation <NA> UK no 5 Tierney LISP-STAT <NA> US no 6 Tukey Exploratory Data Analysis <NA> US yes 7 Venables Modern Applied Statistics ... Ripley Australia no

    #右连接:右连接和左连接类似,直接略过!

    #全连接:两个表中的公共连接字段都返回,未匹配到的返回为NA!

    > merge(x = books,y = authors, by.x = 'name',by.y='surname',all=TRUE,sort = TRUE ) name title other.author nationality deceased 1 McNeil Interactive Data Analysis <NA> Australia no 2 R Core An Introduction to R Venables & Smith <NA> <NA> 3 Ripley Spatial Statistics <NA> UK no 4 Ripley Stochastic Simulation <NA> UK no 5 Tierney LISP-STAT <NA> US no 6 Tukey Exploratory Data Analysis <NA> US yes 7 Venables Modern Applied Statistics ... Ripley Australia no
    #扩展:incomparable参数的使用

    merge函数不仅可以进行通常的SQL连接, 还可以执行行连接,返回两个表中某两列对应行相等时的行观测值,这个可以通过by=参数来指定(其实,取的是交集)!

    x表 y表
      k1 k2 data
    1 NA  1    1
    2 NA NA    2
    3  3 NA    3
    4  
    4 4
        4
     5  
    5 5
        5
      k1 k2 data
    1 NA NA    1
    2  2 NA    2
    3 NA  3    3
    4  4  4    4
     5 
    5 5
        5

    # 匹配x和y表中k1、k2字段下值对应相等时的观测值(它的原理应该是:先取k1、k2向量的交集,返回交集对应的行号,然后再根据行号从两个表中取观测值!)

    > merge(x, y, by = c("k1","k2")) #NA’s match
      k1 k2 data.x data.y
    1  4  4      4      4
    2  5  5      5      5
    3 NA NA      2      1

    # 只匹配k1,即两个表中,返回k1对应的公共字段对应对应行号的观测值!

    > merge(x, y, by = "k1")
      k1 k2.x data.x k2.y data.y
    1  4    4      4    4      4
    2  5    5      5    5      5
    3 NA    1      1   NA      1
    4 NA    1      1    3      3
    5 NA   NA      2   NA      1
    6 NA   NA      2    3      3

    # 使用incomparable参数,可以看到:incomparable=NA去掉了所有包含NA的观测值!

    > merge(x, y, by = "k2", incomparables = NA)
      k2 k1.x data.x k1.y data.y
    1  4    4      4    4      4
    2  5    5      5    5      5

    补充:

    数学中集合论中的交并补集在R中怎么实现呢?这里简要补充一下!

    union:并集,intercept:交集,setdiff:补集,setequal:比较两个集合是否相等

    例子

    > (x <- c(sort(sample(1:20, 9)), NA)) : [1] 4 5 6 10 12 15 17 19 20 NA > (y <- c(sort(sample(3:23, 7)), NA)) : [1] 3 4 7 9 12 20 22 NA > union(x, y) : [1] 4 5 6 10 12 15 17 19 20 NA 3 7 9 22 > intersect(x, y) : [1] 4 12 20 NA > setdiff(x, y) : [1] 5 6 10 15 17 19 > setdiff(y, x) : [1] 3 7 9 22 > setequal(x, y) : [1] FALSE
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Bfrican/p/4453010.html
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