Frage Wie fügt man Datenrahmen zusammen (innere, äußere, linke, rechte)?


Gegeben zwei Datenrahmen:

df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))
df2 = data.frame(CustomerId = c(2, 4, 6), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1)))

df1
#  CustomerId Product
#           1 Toaster
#           2 Toaster
#           3 Toaster
#           4   Radio
#           5   Radio
#           6   Radio

df2
#  CustomerId   State
#           2 Alabama
#           4 Alabama
#           6    Ohio

Wie kann ich den Datenbankstil machen, d. SQL-Stil, Joins? Das heißt, wie bekomme ich:

  • Ein innere Verbindung von df1 und df2:
    Geben Sie nur die Zeilen zurück, in denen die linke Tabelle übereinstimmende Schlüssel in der rechten Tabelle enthält.
  • Ein äußere Verbindung von df1 und df2:
    Gibt alle Zeilen aus beiden Tabellen zurück, Join-Einträge von links, die übereinstimmende Schlüssel in der rechten Tabelle haben.
  • EIN linke äußere Verbindung (oder einfach linke Verbindung) von df1 und df2
    Geben Sie alle Zeilen aus der linken Tabelle und alle Zeilen mit übereinstimmenden Schlüsseln aus der rechten Tabelle zurück.
  • EIN rechte äußere Verbindung von df1 und df2
    Geben Sie alle Zeilen aus der rechten Tabelle und alle Zeilen mit übereinstimmenden Schlüsseln aus der linken Tabelle zurück.

Extra-Kredit:

Wie kann ich eine SELECT-Anweisung im SQL-Stil ausführen?


925
2017-08-19 13:18


Ursprung


Antworten:


Durch die Verwendung der merge Funktion und ihre optionalen Parameter:

Innenverbindung:  merge(df1, df2) funktioniert für diese Beispiele, weil R die Frames automatisch über allgemeine Variablennamen verknüpft, die Sie jedoch höchstwahrscheinlich angeben möchten merge(df1, df2, by = "CustomerId") Stellen Sie sicher, dass Sie nur auf die von Ihnen gewünschten Felder abgestimmt sind. Sie können auch die by.x und by.y Parameter, wenn die übereinstimmenden Variablen unterschiedliche Namen in den verschiedenen Datenrahmen haben.

Äußere Verbindung:  merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all = TRUE)

Links außen:  merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.x = TRUE)

Rechts außen:  merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.y = TRUE)

Kreuz beitreten:  merge(x = df1, y = df2, by = NULL)

Genau wie beim inneren Join möchten Sie "CustomerId" wahrscheinlich explizit als passende Variable an R übergeben.  Ich denke, es ist fast immer am besten, die Bezeichner explizit anzugeben, die Sie zusammenführen möchten. Es ist sicherer, wenn sich die Eingabedatenfelder unerwartet ändern und später leichter zu lesen sind.

Sie können mehrere Spalten zusammenführen, indem Sie angeben by ein Vektor, z.B. by = c("CustomerId", "OrderId").

Wenn die Spaltennamen, auf die zu verbinden ist, nicht identisch sind, können Sie z. by.x = "CustomerId_in_df1",von.y = "CustomerId_in_df2"whereCustomerId_in_df1is the name of the column in the first data frame andCustomerId_in_df2` ist der Name der Spalte im zweiten Datenrahmen. (Dies können auch Vektoren sein, wenn Sie mehrere Spalten zusammenführen müssen.)


1028
2017-08-19 15:15



Ich würde empfehlen, auszuchecken Gabor Grothendiecks Paket sqldf, mit dem Sie diese Operationen in SQL ausdrücken können.

library(sqldf)

## inner join
df3 <- sqldf("SELECT CustomerId, Product, State 
              FROM df1
              JOIN df2 USING(CustomerID)")

## left join (substitute 'right' for right join)
df4 <- sqldf("SELECT CustomerId, Product, State 
              FROM df1
              LEFT JOIN df2 USING(CustomerID)")

Ich finde die SQL-Syntax einfacher und natürlicher als ihre R-Äquivalent (aber dies kann nur meine RDBMS Bias widerspiegeln).

Sehen Gabor's sqldf GitHub Weitere Informationen zu Joins


182
2017-08-20 17:54



Dort ist der Datentabelle Ansatz für einen inneren Join, der sehr zeit- und speichereffizient ist (und für einige größere data.frames notwendig ist):

library(data.table)

dt1 <- data.table(df1, key = "CustomerId") 
dt2 <- data.table(df2, key = "CustomerId")

joined.dt1.dt.2 <- dt1[dt2]

merge funktioniert auch auf data.tables (wie es generisch ist und Aufrufe merge.data.table)

merge(dt1, dt2)

data.table dokumentiert auf stackoverflow:
Wie führe ich einen data.table-Merge-Vorgang aus?
Das Übersetzen von SQL-Joins führt bei Fremdschlüsseln zu R data.table-Syntax
Effiziente Alternativen für die Zusammenführung größerer Datenfelder. R
Wie man eine grundlegende linke äußere Verbindung mit data.table in R macht?

Eine weitere Option ist die join Funktion gefunden in der Verp Paket

library(plyr)

join(df1, df2,
     type = "inner")

#   CustomerId Product   State
# 1          2 Toaster Alabama
# 2          4   Radio Alabama
# 3          6   Radio    Ohio

Optionen für type: inner, left, right, full.

Von ?join: Nicht wie merge, [join] behält die Reihenfolge von x bei, egal welcher Join-Typ verwendet wird.


166
2018-03-11 06:24



Sie können Joins auch mit Hadley Wickham's genial tun dplyr Paket.

library(dplyr)

#make sure that CustomerId cols are both type numeric
#they ARE not using the provided code in question and dplyr will complain
df1$CustomerId <- as.numeric(df1$CustomerId)
df2$CustomerId <- as.numeric(df2$CustomerId)

Mutierende Joins: Fügen Sie Spalten zu df1 hinzu, indem Sie Übereinstimmungen in df2 verwenden

#inner
inner_join(df1, df2)

#left outer
left_join(df1, df2)

#right outer
right_join(df1, df2)

#alternate right outer
left_join(df2, df1)

#full join
full_join(df1, df2)

Filtern von Joins: Ausfiltern von Zeilen in df1, Spalten nicht ändern

semi_join(df1, df2) #keep only observations in df1 that match in df2.
anti_join(df1, df2) #drops all observations in df1 that match in df2.

138
2018-02-06 21:35



Es gibt einige gute Beispiele dafür, dies bei der R Wiki. Ich werde hier ein Paar stehlen:

Zusammenführungsmethode

Da Ihre Schlüssel denselben Namen haben, ist merge () der kurze Weg, um einen inneren Join auszuführen:

merge(df1,df2)

Ein vollständiger innerer Join (alle Datensätze aus beiden Tabellen) kann mit dem Schlüsselwort "all" erstellt werden:

merge(df1,df2, all=TRUE)

eine linke äußere Verbindung von df1 und df2:

merge(df1,df2, all.x=TRUE)

eine rechte äußere Verbindung von df1 und df2:

merge(df1,df2, all.y=TRUE)

Sie können sie umdrehen, schlagen und sie einreimen, um die anderen beiden äußeren Verbindungen zu erhalten, nach denen Sie gefragt haben :)

Tiefgestellte Methode

Ein linker äußerer Join mit df1 auf der linken Seite unter Verwendung einer tiefgestellten Methode wäre:

df1[,"State"]<-df2[df1[ ,"Product"], "State"]

Die andere Kombination von Outer-Joins kann erstellt werden, indem das Beispiel für den Links-Outer-Join-Index murgetiert wird. (Ja, ich weiß, das ist das Äquivalent zu sagen "Ich werde es als Übung für den Leser verlassen ...")


71
2017-08-19 15:15



Neu im Jahr 2014:

Vor allem, wenn Sie sich auch für Datenmanipulation im Allgemeinen interessieren (einschließlich Sortieren, Filtern, Untergruppenbildung, Zusammenfassung usw.), sollten Sie sich unbedingt einen Blick darauf werfen dplyr, die mit einer Vielzahl von Funktionen ausgestattet ist, die alle Ihre Arbeit speziell mit Datenrahmen und bestimmten anderen Datenbanktypen erleichtern. Es bietet sogar eine recht komplizierte SQL-Schnittstelle und sogar eine Funktion, um (den meisten) SQL-Code direkt in R zu konvertieren.

Die vier fügebezogenen Funktionen im dplyr-Paket sind (zu zitieren):

  • inner_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...): Zurückgeben aller Zeilen von x wo es passende Werte in y gibt und alle Spalten von x und y
  • left_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...): Gibt alle Zeilen von x und alle Spalten von x und y zurück
  • semi_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...): Gibt alle Zeilen von x zurück, in denen übereinstimmende Werte enthalten sind y, nur Spalten von x halten.
  • anti_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...): gebe alle Zeilen von x zurück Wo gibt es keine übereinstimmenden Werte in y, nur Spalten von x halten

Es ist alles Hier sehr detailliert.

Das Auswählen von Spalten kann durch erfolgen select(df,"column"). Wenn das nicht SQL-genug für Sie ist, dann gibt es die sql() Funktion, in die Sie SQL-Code eingeben können, wie er ist, und er wird die Operation ausführen, die Sie genau so angegeben haben, wie Sie in R geschrieben haben (weitere Informationen finden Sie in der dplyr / Datenbanken Vignette). Zum Beispiel, wenn richtig angewendet, sql("SELECT * FROM hflights") wählt alle Spalten aus der Tabelle "hflights" dplyr (ein "tbl") aus.


62
2018-01-29 17:43



Aktualisieren Sie die data.table-Methoden für den Beitritt zu Datasets. Siehe unten Beispiele für jede Art von Join. Es gibt zwei Methoden, eine von [.data.table Beim Übergeben der zweiten data.table als erstes Argument an die Teilmenge ist eine andere Möglichkeit zu verwenden merge Funktion, die zur schnellen data.table-Methode gesendet wird.

Update am 01.04.2016 - und es ist kein Aprilscherz!
In der Version 1.9.7 von data.table sind Joins jetzt in der Lage, einen vorhandenen Index zu verwenden, der das Timing eines Joins drastisch reduziert. Unterhalb von Code und Benchmark werden data.table-Indizes für Join NICHT verwendet. Wenn Sie nach einem echtzeitnahen Join suchen, sollten Sie data.table-Indizes verwenden.

df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))
df2 = data.frame(CustomerId = c(2L, 4L, 7L), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1))) # one value changed to show full outer join

library(data.table)

dt1 = as.data.table(df1)
dt2 = as.data.table(df2)
setkey(dt1, CustomerId)
setkey(dt2, CustomerId)
# right outer join keyed data.tables
dt1[dt2]

setkey(dt1, NULL)
setkey(dt2, NULL)
# right outer join unkeyed data.tables - use `on` argument
dt1[dt2, on = "CustomerId"]

# left outer join - swap dt1 with dt2
dt2[dt1, on = "CustomerId"]

# inner join - use `nomatch` argument
dt1[dt2, nomatch=0L, on = "CustomerId"]

# anti join - use `!` operator
dt1[!dt2, on = "CustomerId"]

# inner join
merge(dt1, dt2, by = "CustomerId")

# full outer join
merge(dt1, dt2, by = "CustomerId", all = TRUE)

# see ?merge.data.table arguments for other cases

Unterhalb der Benchmark Tests Basis R, sqldf, dplyr und data.table.
Benchmark testet unverschlüsselte / nicht indexierte Datensätze. Sie können eine noch bessere Leistung erzielen, wenn Sie Schlüssel in Ihren data.tables oder Indizes mit sqldf verwenden. Base R und dplyr haben keine Indizes oder Schlüssel, daher habe ich dieses Szenario nicht in den Benchmark aufgenommen.
Benchmark wird in 5M-1-Zeilen-Datensätzen durchgeführt, es gibt 5M-2 gemeinsame Werte in der Join-Spalte, so dass jedes Szenario (links, rechts, voll, inner) getestet werden kann und Join immer noch nicht trivial ist.

library(microbenchmark)
library(sqldf)
library(dplyr)
library(data.table)

n = 5e6
set.seed(123)
df1 = data.frame(x=sample(n,n-1L), y1=rnorm(n-1L))
df2 = data.frame(x=sample(n,n-1L), y2=rnorm(n-1L))
dt1 = as.data.table(df1)
dt2 = as.data.table(df2)

# inner join
microbenchmark(times = 10L,
               base = merge(df1, df2, by = "x"),
               sqldf = sqldf("SELECT * FROM df1 INNER JOIN df2 ON df1.x = df2.x"),
               dplyr = inner_join(df1, df2, by = "x"),
               data.table = dt1[dt2, nomatch = 0L, on = "x"])
#Unit: milliseconds
#       expr        min         lq      mean     median        uq       max neval
#       base 15546.0097 16083.4915 16687.117 16539.0148 17388.290 18513.216    10
#      sqldf 44392.6685 44709.7128 45096.401 45067.7461 45504.376 45563.472    10
#      dplyr  4124.0068  4248.7758  4281.122  4272.3619  4342.829  4411.388    10
# data.table   937.2461   946.0227  1053.411   973.0805  1214.300  1281.958    10

# left outer join
microbenchmark(times = 10L,
               base = merge(df1, df2, by = "x", all.x = TRUE),
               sqldf = sqldf("SELECT * FROM df1 LEFT OUTER JOIN df2 ON df1.x = df2.x"),
               dplyr = left_join(df1, df2, by = c("x"="x")),
               data.table = dt2[dt1, on = "x"])
#Unit: milliseconds
#       expr       min         lq       mean     median         uq       max neval
#       base 16140.791 17107.7366 17441.9538 17414.6263 17821.9035 19453.034    10
#      sqldf 43656.633 44141.9186 44777.1872 44498.7191 45288.7406 47108.900    10
#      dplyr  4062.153  4352.8021  4780.3221  4409.1186  4450.9301  8385.050    10
# data.table   823.218   823.5557   901.0383   837.9206   883.3292  1277.239    10

# right outer join
microbenchmark(times = 10L,
               base = merge(df1, df2, by = "x", all.y = TRUE),
               sqldf = sqldf("SELECT * FROM df2 LEFT OUTER JOIN df1 ON df2.x = df1.x"),
               dplyr = right_join(df1, df2, by = "x"),
               data.table = dt1[dt2, on = "x"])
#Unit: milliseconds
#       expr        min         lq       mean     median        uq       max neval
#       base 15821.3351 15954.9927 16347.3093 16044.3500 16621.887 17604.794    10
#      sqldf 43635.5308 43761.3532 43984.3682 43969.0081 44044.461 44499.891    10
#      dplyr  3936.0329  4028.1239  4102.4167  4045.0854  4219.958  4307.350    10
# data.table   820.8535   835.9101   918.5243   887.0207  1005.721  1068.919    10

# full outer join
microbenchmark(times = 10L,
               base = merge(df1, df2, by = "x", all = TRUE),
               #sqldf = sqldf("SELECT * FROM df1 FULL OUTER JOIN df2 ON df1.x = df2.x"), # not supported
               dplyr = full_join(df1, df2, by = "x"),
               data.table = merge(dt1, dt2, by = "x", all = TRUE))
#Unit: seconds
#       expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
#       base 16.176423 16.908908 17.485457 17.364857 18.271790 18.626762    10
#      dplyr  7.610498  7.666426  7.745850  7.710638  7.832125  7.951426    10
# data.table  2.052590  2.130317  2.352626  2.208913  2.470721  2.951948    10

55
2017-12-11 09:23



dplyr seit 0.4 implementiert alle diese Joins einschließlich outer_join, aber es war es wert, dies zu beachten Für die ersten paar Releases verwendete man kein upper_join, und als Folge davon gab es eine Menge wirklich schlechter Hacky-Workaround-Benutzercodes, die für eine ganze Weile herumschwebten (Sie können dies immer noch in SO- und Kaggle-Antworten aus diesem Zeitraum finden). 

Join-bezogen Highlights veröffentlichen:

v0.5 (6/2016)

  • Handhabung für POSIXct-Typ, Zeitzonen, Dubletten, verschiedene Faktorstufen. Bessere Fehler und Warnungen.
  • Neues Suffix-Argument, um zu steuern, welche Suffix duplizierten Variablennamen erhalten (# 1296)

v0.4.0 (1/2015)

  • Implementieren Sie den rechten und den äußeren Join (# 96)
  • Mutierende Joins, die einer Tabelle neue Variablen aus übereinstimmenden Zeilen hinzufügen. Filtern von Joins, die Beobachtungen aus einer Tabelle filtern, abhängig davon, ob sie einer Beobachtung in der anderen Tabelle entsprechen oder nicht.

v0.3 (10/2014)

  • Kann jetzt left_join durch verschiedene Variablen in jeder Tabelle: df1%>% left_join (df2, c ("var1" = "var2"))

v0.2 (5/2014)

  • * _join () sortiert keine Spaltennamen mehr (# 324)

v0.1.3 (4/2014)

Problemumgehungen pro hadleys Kommentare in dieser Ausgabe:

  • right_join(x, y) ist dasselbe wie left_join (y, x) in Bezug auf die Zeilen, nur die Spalten sind unterschiedliche Ordnungen. Einfach mit select umgehen (new_column_order)
  • outer_join ist im Wesentlichen union (left_join (x, y), right_join (x, y)) - d. h. alle Zeilen in beiden Datenrahmen beibehalten.

24
2018-04-13 10:39



Wenn ich zwei Datenrahmen mit jeweils ~ 1 Million Zeilen, eine mit 2 Spalten und die andere mit ~ 20 zusammenfüge, habe ich überraschend gefunden merge(..., all.x = TRUE, all.y = TRUE) um dann schneller zu sein dplyr::full_join(). Dies ist mit dplyr v0.4

Die Zusammenführung dauert ~ 17 Sekunden, full_join dauert ~ 65 Sekunden.

Etwas Essen für, obwohl ich im Allgemeinen dplyr für Manipulationsaufgaben standardmäßig.


18
2018-02-26 18:11



Für den Fall einer linken Verknüpfung mit einem 0..*:0..1 Kardinalität oder eine rechte Verbindung mit einem 0..1:0..* Kardinalität ist es möglich, die unilateralen Spalten vom Tischler (der 0..1 Tisch) direkt auf den Schüler (der 0..* Tabelle), und vermeiden Sie damit die Erstellung einer völlig neuen Tabelle von Daten. Dazu müssen die Schlüsselspalten vom Joinee in den Joiner eingepasst und die Joiner-Zeilen für die Zuweisung entsprechend indexiert und angeordnet werden.

Wenn der Schlüssel eine einzelne Spalte ist, können wir einen einzelnen Aufruf verwenden match() um den Abgleich zu machen. Dies ist der Fall, den ich in dieser Antwort behandeln werde.

Hier ist ein Beispiel, das auf dem OP basiert, außer dass ich eine zusätzliche Zeile hinzugefügt habe df2 mit einer ID von 7, um den Fall eines nicht passenden Schlüssels im Tischler zu prüfen. Das ist effektiv df1 links beitreten df2:

df1 <- data.frame(CustomerId=1:6,Product=c(rep('Toaster',3L),rep('Radio',3L)));
df2 <- data.frame(CustomerId=c(2L,4L,6L,7L),State=c(rep('Alabama',2L),'Ohio','Texas'));
df1[names(df2)[-1L]] <- df2[match(df1[,1L],df2[,1L]),-1L];
df1;
##   CustomerId Product   State
## 1          1 Toaster    <NA>
## 2          2 Toaster Alabama
## 3          3 Toaster    <NA>
## 4          4   Radio Alabama
## 5          5   Radio    <NA>
## 6          6   Radio    Ohio

Im obigen habe ich eine Annahme festgeschrieben, dass die Schlüsselspalte die erste Spalte der beiden Eingabetabellen ist. Ich würde argumentieren, dass dies im Allgemeinen keine unangemessene Annahme ist, denn wenn Sie eine data.frame mit einer Schlüsselspalte haben, wäre es seltsam, wenn sie nicht als erste Spalte des data.frames eingerichtet worden wäre der Anfang. Und Sie können die Spalten immer neu anordnen, um es so zu machen. Eine vorteilhafte Konsequenz dieser Annahme ist, dass der Name der Schlüsselspalte nicht fest codiert sein muss, obwohl ich vermute, dass er nur eine Annahme durch eine andere ersetzt. Die Genauigkeit ist ein weiterer Vorteil der Ganzzahlindexierung sowie der Geschwindigkeit. In den folgenden Benchmarks ändere ich die Implementierung so, dass die Indexierung der Zeichenketten verwendet wird, um den konkurrierenden Implementierungen zu entsprechen.

Ich denke, dass dies eine besonders geeignete Lösung ist, wenn Sie mehrere Tabellen haben, die Sie links gegen eine einzelne große Tabelle verbinden möchten. Wiederholtes Neuaufbau der gesamten Tabelle für jede Zusammenführung wäre unnötig und ineffizient.

Wenn Sie andererseits möchten, dass der Partner durch diesen Vorgang aus irgendeinem Grund unverändert bleibt, kann diese Lösung nicht verwendet werden, da der Teilnehmer direkt geändert wird. In diesem Fall könnten Sie jedoch einfach eine Kopie erstellen und die In-Place-Zuweisung (en) auf der Kopie ausführen.


Als Nebenbemerkung habe ich kurz nach möglichen passenden Lösungen für mehrspaltige Schlüssel gesucht. Leider waren die einzigen übereinstimmenden Lösungen, die ich fand,:

  • ineffiziente Verkettungen. z.B. match(interaction(df1$a,df1$b),interaction(df2$a,df2$b))oder die gleiche Idee mit paste().
  • ineffiziente kartesische Konjunktionen, z.B. outer(df1$a,df2$a,`==`) & outer(df1$b,df2$b,`==`).
  • Basis R merge() und äquivalente paketbasierte Zusammenführungsfunktionen, die immer eine neue Tabelle zuweisen, um das zusammengeführte Ergebnis zurückzugeben, und daher nicht für eine auftragsbezogene Lösung auf der Basis geeignet sind.

Zum Beispiel, siehe Mehrere Spalten in verschiedenen Datenrahmen abgleichen und eine andere Spalte als Ergebnis erhalten, Passen Sie zwei Spalten mit zwei anderen Spalten an, Matching auf mehreren Spalten, und der Betrogene dieser Frage, wo ich ursprünglich mit der In-Place-Lösung kam, Kombiniere zwei Datenrahmen mit unterschiedlicher Anzahl von Zeilen in R.


Benchmarking

Ich entschied mich, ein eigenes Benchmarking durchzuführen, um zu sehen, wie der In-Place-Zuweisungsansatz mit den anderen Lösungen verglichen wird, die in dieser Frage angeboten wurden.

Testcode:

library(microbenchmark);
library(data.table);
library(sqldf);
library(plyr);
library(dplyr);

solSpecs <- list(
    merge=list(testFuncs=list(
        inner=function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key),
        left =function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key,all.x=T),
        right=function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key,all.y=T),
        full =function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key,all=T)
    )),
    data.table.unkeyed=list(argSpec='data.table.unkeyed',testFuncs=list(
        inner=function(dt1,dt2,key) dt1[dt2,on=key,nomatch=0L,allow.cartesian=T],
        left =function(dt1,dt2,key) dt2[dt1,on=key,allow.cartesian=T],
        right=function(dt1,dt2,key) dt1[dt2,on=key,allow.cartesian=T],
        full =function(dt1,dt2,key) merge(dt1,dt2,key,all=T,allow.cartesian=T) ## calls merge.data.table()
    )),
    data.table.keyed=list(argSpec='data.table.keyed',testFuncs=list(
        inner=function(dt1,dt2) dt1[dt2,nomatch=0L,allow.cartesian=T],
        left =function(dt1,dt2) dt2[dt1,allow.cartesian=T],
        right=function(dt1,dt2) dt1[dt2,allow.cartesian=T],
        full =function(dt1,dt2) merge(dt1,dt2,all=T,allow.cartesian=T) ## calls merge.data.table()
    )),
    sqldf.unindexed=list(testFuncs=list( ## note: must pass connection=NULL to avoid running against the live DB connection, which would result in collisions with the residual tables from the last query upload
        inner=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df1 inner join df2 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL),
        left =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df1 left join df2 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL),
        right=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df2 left join df1 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL) ## can't do right join proper, not yet supported; inverted left join is equivalent
        ##full =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df1 full join df2 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL) ## can't do full join proper, not yet supported; possible to hack it with a union of left joins, but too unreasonable to include in testing
    )),
    sqldf.indexed=list(testFuncs=list( ## important: requires an active DB connection with preindexed main.df1 and main.df2 ready to go; arguments are actually ignored
        inner=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df1 inner join main.df2 using(',paste(collapse=',',key),')')),
        left =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df1 left join main.df2 using(',paste(collapse=',',key),')')),
        right=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df2 left join main.df1 using(',paste(collapse=',',key),')')) ## can't do right join proper, not yet supported; inverted left join is equivalent
        ##full =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df1 full join main.df2 using(',paste(collapse=',',key),')')) ## can't do full join proper, not yet supported; possible to hack it with a union of left joins, but too unreasonable to include in testing
    )),
    plyr=list(testFuncs=list(
        inner=function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'inner'),
        left =function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'left'),
        right=function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'right'),
        full =function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'full')
    )),
    dplyr=list(testFuncs=list(
        inner=function(df1,df2,key) inner_join(df1,df2,key),
        left =function(df1,df2,key) left_join(df1,df2,key),
        right=function(df1,df2,key) right_join(df1,df2,key),
        full =function(df1,df2,key) full_join(df1,df2,key)
    )),
    in.place=list(testFuncs=list(
        left =function(df1,df2,key) { cns <- setdiff(names(df2),key); df1[cns] <- df2[match(df1[,key],df2[,key]),cns]; df1; },
        right=function(df1,df2,key) { cns <- setdiff(names(df1),key); df2[cns] <- df1[match(df2[,key],df1[,key]),cns]; df2; }
    ))
);

getSolTypes <- function() names(solSpecs);
getJoinTypes <- function() unique(unlist(lapply(solSpecs,function(x) names(x$testFuncs))));
getArgSpec <- function(argSpecs,key=NULL) if (is.null(key)) argSpecs$default else argSpecs[[key]];

initSqldf <- function() {
    sqldf(); ## creates sqlite connection on first run, cleans up and closes existing connection otherwise
    if (exists('sqldfInitFlag',envir=globalenv(),inherits=F) && sqldfInitFlag) { ## false only on first run
        sqldf(); ## creates a new connection
    } else {
        assign('sqldfInitFlag',T,envir=globalenv()); ## set to true for the one and only time
    }; ## end if
    invisible();
}; ## end initSqldf()

setUpBenchmarkCall <- function(argSpecs,joinType,solTypes=getSolTypes(),env=parent.frame()) {
    ## builds and returns a list of expressions suitable for passing to the list argument of microbenchmark(), and assigns variables to resolve symbol references in those expressions
    callExpressions <- list();
    nms <- character();
    for (solType in solTypes) {
        testFunc <- solSpecs[[solType]]$testFuncs[[joinType]];
        if (is.null(testFunc)) next; ## this join type is not defined for this solution type
        testFuncName <- paste0('tf.',solType);
        assign(testFuncName,testFunc,envir=env);
        argSpecKey <- solSpecs[[solType]]$argSpec;
        argSpec <- getArgSpec(argSpecs,argSpecKey);
        argList <- setNames(nm=names(argSpec$args),vector('list',length(argSpec$args)));
        for (i in seq_along(argSpec$args)) {
            argName <- paste0('tfa.',argSpecKey,i);
            assign(argName,argSpec$args[[i]],envir=env);
            argList[[i]] <- if (i%in%argSpec$copySpec) call('copy',as.symbol(argName)) else as.symbol(argName);
        }; ## end for
        callExpressions[[length(callExpressions)+1L]] <- do.call(call,c(list(testFuncName),argList),quote=T);
        nms[length(nms)+1L] <- solType;
    }; ## end for
    names(callExpressions) <- nms;
    callExpressions;
}; ## end setUpBenchmarkCall()

harmonize <- function(res) {
    res <- as.data.frame(res); ## coerce to data.frame
    for (ci in which(sapply(res,is.factor))) res[[ci]] <- as.character(res[[ci]]); ## coerce factor columns to character
    for (ci in which(sapply(res,is.logical))) res[[ci]] <- as.integer(res[[ci]]); ## coerce logical columns to integer (works around sqldf quirk of munging logicals to integers)
    ##for (ci in which(sapply(res,inherits,'POSIXct'))) res[[ci]] <- as.double(res[[ci]]); ## coerce POSIXct columns to double (works around sqldf quirk of losing POSIXct class) ----- POSIXct doesn't work at all in sqldf.indexed
    res <- res[order(names(res))]; ## order columns
    res <- res[do.call(order,res),]; ## order rows
    res;
}; ## end harmonize()

checkIdentical <- function(argSpecs,solTypes=getSolTypes()) {
    for (joinType in getJoinTypes()) {
        callExpressions <- setUpBenchmarkCall(argSpecs,joinType,solTypes);
        if (length(callExpressions)<2L) next;
        ex <- harmonize(eval(callExpressions[[1L]]));
        for (i in seq(2L,len=length(callExpressions)-1L)) {
            y <- harmonize(eval(callExpressions[[i]]));
            if (!isTRUE(all.equal(ex,y,check.attributes=F))) {
                ex <<- ex;
                y <<- y;
                solType <- names(callExpressions)[i];
                stop(paste0('non-identical: ',solType,' ',joinType,'.'));
            }; ## end if
        }; ## end for
    }; ## end for
    invisible();
}; ## end checkIdentical()

testJoinType <- function(argSpecs,joinType,solTypes=getSolTypes(),metric=NULL,times=100L) {
    callExpressions <- setUpBenchmarkCall(argSpecs,joinType,solTypes);
    bm <- microbenchmark(list=callExpressions,times=times);
    if (is.null(metric)) return(bm);
    bm <- summary(bm);
    res <- setNames(nm=names(callExpressions),bm[[metric]]);
    attr(res,'unit') <- attr(bm,'unit');
    res;
}; ## end testJoinType()

testAllJoinTypes <- function(argSpecs,solTypes=getSolTypes(),metric=NULL,times=100L) {
    joinTypes <- getJoinTypes();
    resList <- setNames(nm=joinTypes,lapply(joinTypes,function(joinType) testJoinType(argSpecs,joinType,solTypes,metric,times)));
    if (is.null(metric)) return(resList);
    units <- unname(unlist(lapply(resList,attr,'unit')));
    res <- do.call(data.frame,c(list(join=joinTypes),setNames(nm=solTypes,rep(list(rep(NA_real_,length(joinTypes))),length(solTypes))),list(unit=units,stringsAsFactors=F)));
    for (i in seq_along(resList)) res[i,match(names(resList[[i]]),names(res))] <- resList[[i]];
    res;
}; ## end testAllJoinTypes()

testGrid <- function(makeArgSpecsFunc,sizes,overlaps,solTypes=getSolTypes(),joinTypes=getJoinTypes(),metric='median',times=100L) {

    res <- expand.grid(size=sizes,overlap=overlaps,joinType=joinTypes,stringsAsFactors=F);
    res[solTypes] <- NA_real_;
    res$unit <- NA_character_;
    for (ri in seq_len(nrow(res))) {

        size <- res$size[ri];
        overlap <- res$overlap[ri];
        joinType <- res$joinType[ri];

        argSpecs <- makeArgSpecsFunc(size,overlap);

        checkIdentical(argSpecs,solTypes);

        cur <- testJoinType(argSpecs,joinType,solTypes,metric,times);
        res[ri,match(names(cur),names(res))] <- cur;
        res$unit[ri] <- attr(cur,'unit');

    }; ## end for

    res;

}; ## end testGrid()

Hier ist ein Benchmark des Beispiels basierend auf dem OP, das ich zuvor demonstriert habe:

## OP's example, supplemented with a non-matching row in df2
argSpecs <- list(
    default=list(copySpec=1:2,args=list(
        df1 <- data.frame(CustomerId=1:6,Product=c(rep('Toaster',3L),rep('Radio',3L))),
        df2 <- data.frame(CustomerId=c(2L,4L,6L,7L),State=c(rep('Alabama',2L),'Ohio','Texas')),
        'CustomerId'
    )),
    data.table.unkeyed=list(copySpec=1:2,args=list(
        as.data.table(df1),
        as.data.table(df2),
        'CustomerId'
    )),
    data.table.keyed=list(copySpec=1:2,args=list(
        setkey(as.data.table(df1),CustomerId),
        setkey(as.data.table(df2),CustomerId)
    ))
);
## prepare sqldf
initSqldf();
sqldf('create index df1_key on df1(CustomerId);'); ## upload and create an sqlite index on df1
sqldf('create index df2_key on df2(CustomerId);'); ## upload and create an sqlite index on df2

checkIdentical(argSpecs);

testAllJoinTypes(argSpecs,metric='median');
##    join    merge data.table.unkeyed data.table.keyed sqldf.unindexed sqldf.indexed      plyr    dplyr in.place         unit
## 1 inner  644.259           861.9345          923.516        9157.752      1580.390  959.2250 270.9190       NA microseconds
## 2  left  713.539           888.0205          910.045        8820.334      1529.714  968.4195 270.9185 224.3045 microseconds
## 3 right 1221.804           909.1900          923.944        8930.668      1533.135 1063.7860 269.8495 218.1035 microseconds
## 4  full 1302.203          3107.5380         3184.729              NA            NA 1593.6475 270.7055       NA microseconds

Hier benchmarkiere ich zufällige Eingabedaten, versuche verschiedene Skalen und unterschiedliche Muster der Schlüsselüberlappung zwischen den beiden Eingabetabellen. Dieser Benchmark ist immer noch auf den Fall eines einspaltigen Ganzzahlschlüssels beschränkt. Um sicherzustellen, dass die In-Place-Lösung sowohl für die linken als auch für die rechten Joins derselben Tabellen verwendet werden kann, werden alle zufälligen Testdaten verwendet 0..1:0..1 Kardinalität. Dies wird implementiert, indem die Schlüsselspalte des ersten data.frames ersatzlos abgetastet wird, wenn die Schlüsselspalte des zweiten data.frames erzeugt wird.

makeArgSpecs.singleIntegerKey.optionalOneToOne <- function(size,overlap) {

    com <- as.integer(size*overlap);

    argSpecs <- list(
        default=list(copySpec=1:2,args=list(
            df1 <- data.frame(id=sample(size),y1=rnorm(size),y2=rnorm(size)),
            df2 <- data.frame(id=sample(c(if (com>0L) sample(df1$id,com) else integer(),seq(size+1L,len=size-com))),y3=rnorm(size),y4=rnorm(size)),
            'id'
        )),
        data.table.unkeyed=list(copySpec=1:2,args=list(
            as.data.table(df1),
            as.data.table(df2),
            'id'
        )),
        data.table.keyed=list(copySpec=1:2,args=list(
            setkey(as.data.table(df1),id),
            setkey(as.data.table(df2),id)
        ))
    );
    ## prepare sqldf
    initSqldf();
    sqldf('create index df1_key on df1(id);'); ## upload and create an sqlite index on df1
    sqldf('create index df2_key on df2(id);'); ## upload and create an sqlite index on df2

    argSpecs;

}; ## end makeArgSpecs.singleIntegerKey.optionalOneToOne()

## cross of various input sizes and key overlaps
sizes <- c(1e1L,1e3L,1e6L);
overlaps <- c(0.99,0.5,0.01);
system.time({ res <- testGrid(makeArgSpecs.singleIntegerKey.optionalOneToOne,sizes,overlaps); });
##     user   system  elapsed
## 22024.65 12308.63 34493.19

Ich habe einen Code geschrieben, um Log-Log-Plots der obigen Ergebnisse zu erstellen. Ich habe für jeden Überlappungsprozentsatz eine separate Grafik erstellt. Es ist ein wenig überladen, aber ich mag es, alle Lösungsarten und Join-Typen in der gleichen Handlung dargestellt zu haben.

Ich habe Spline-Interpolation verwendet, um eine glatte Kurve für jede Lösung / Join-Typ-Kombination zu zeigen, die mit individuellen PCH-Symbolen gezeichnet wurde. Der Join-Typ wird durch das pch-Symbol erfasst, wobei ein Punkt für die linke, rechte und rechte spitze Klammer sowie eine Raute für die Füllung verwendet wird. Der Lösungstyp wird von der Farbe wie in der Legende gezeigt erfasst.

plotRes <- function(res,titleFunc,useFloor=F) {
    solTypes <- setdiff(names(res),c('size','overlap','joinType','unit')); ## derive from res
    normMult <- c(microseconds=1e-3,milliseconds=1); ## normalize to milliseconds
    joinTypes <- getJoinTypes();
    cols <- c(merge='purple',data.table.unkeyed='blue',data.table.keyed='#00DDDD',sqldf.unindexed='brown',sqldf.indexed='orange',plyr='red',dplyr='#00BB00',in.place='magenta');
    pchs <- list(inner=20L,left='<',right='>',full=23L);
    cexs <- c(inner=0.7,left=1,right=1,full=0.7);
    NP <- 60L;
    ord <- order(decreasing=T,colMeans(res[res$size==max(res$size),solTypes],na.rm=T));
    ymajors <- data.frame(y=c(1,1e3),label=c('1ms','1s'),stringsAsFactors=F);
    for (overlap in unique(res$overlap)) {
        x1 <- res[res$overlap==overlap,];
        x1[solTypes] <- x1[solTypes]*normMult[x1$unit]; x1$unit <- NULL;
        xlim <- c(1e1,max(x1$size));
        xticks <- 10^seq(log10(xlim[1L]),log10(xlim[2L]));
        ylim <- c(1e-1,10^((if (useFloor) floor else ceiling)(log10(max(x1[solTypes],na.rm=T))))); ## use floor() to zoom in a little more, only sqldf.unindexed will break above, but xpd=NA will keep it visible
        yticks <- 10^seq(log10(ylim[1L]),log10(ylim[2L]));
        yticks.minor <- rep(yticks[-length(yticks)],each=9L)*1:9;
        plot(NA,xlim=xlim,ylim=ylim,xaxs='i',yaxs='i',axes=F,xlab='size (rows)',ylab='time (ms)',log='xy');
        abline(v=xticks,col='lightgrey');
        abline(h=yticks.minor,col='lightgrey',lty=3L);
        abline(h=yticks,col='lightgrey');
        axis(1L,xticks,parse(text=sprintf('10^%d',as.integer(log10(xticks)))));
        axis(2L,yticks,parse(text=sprintf('10^%d',as.integer(log10(yticks)))),las=1L);
        axis(4L,ymajors$y,ymajors$label,las=1L,tick=F,cex.axis=0.7,hadj=0.5);
        for (joinType in rev(joinTypes)) { ## reverse to draw full first, since it's larger and would be more obtrusive if drawn last
            x2 <- x1[x1$joinType==joinType,];
            for (solType in solTypes) {
                if (any(!is.na(x2[[solType]]))) {
                    xy <- spline(x2$size,x2[[solType]],xout=10^(seq(log10(x2$size[1L]),log10(x2$size[nrow(x2)]),len=NP)));
                    points(xy$x,xy$y,pch=pchs[[joinType]],col=cols[solType],cex=cexs[joinType],xpd=NA);
                }; ## end if
            }; ## end for
        }; ## end for
        ## custom legend
        ## due to logarithmic skew, must do all distance calcs in inches, and convert to user coords afterward
        ## the bottom-left corner of the legend will be defined in normalized figure coords, although we can convert to inches immediately
        leg.cex <- 0.7;
        leg.x.in <- grconvertX(0.275,'nfc','in');
        leg.y.in <- grconvertY(0.6,'nfc','in');
        leg.x.user <- grconvertX(leg.x.in,'in');
        leg.y.user <- grconvertY(leg.y.in,'in');
        leg.outpad.w.in <- 0.1;
        leg.outpad.h.in <- 0.1;
        leg.midpad.w.in <- 0.1;
        leg.midpad.h.in <- 0.1;
        leg.sol.w.in <- max(strwidth(solTypes,'in',leg.cex));
        leg.sol.h.in <- max(strheight(solTypes,'in',leg.cex))*1.5; ## multiplication factor for greater line height
        leg.join.w.in <- max(strheight(joinTypes,'in',leg.cex))*1.5; ## ditto
        leg.join.h.in <- max(strwidth(joinTypes,'in',leg.cex));
        leg.main.w.in <- leg.join.w.in*length(joinTypes);
        leg.main.h.in <- leg.sol.h.in*length(solTypes);
        leg.x2.user <- grconvertX(leg.x.in+leg.outpad.w.in*2+leg.main.w.in+leg.midpad.w.in+leg.sol.w.in,'in');
        leg.y2.user <- grconvertY(leg.y.in+leg.outpad.h.in*2+leg.main.h.in+leg.midpad.h.in+leg.join.h.in,'in');
        leg.cols.x.user <- grconvertX(leg.x.in+leg.outpad.w.in+leg.join.w.in*(0.5+seq(0L,length(joinTypes)-1L)),'in');
        leg.lines.y.user <- grconvertY(leg.y.in+leg.outpad.h.in+leg.main.h.in-leg.sol.h.in*(0.5+seq(0L,length(solTypes)-1L)),'in');
        leg.sol.x.user <- grconvertX(leg.x.in+leg.outpad.w.in+leg.main.w.in+leg.midpad.w.in,'in');
        leg.join.y.user <- grconvertY(leg.y.in+leg.outpad.h.in+leg.main.h.in+leg.midpad.h.in,'in');
        rect(leg.x.user,leg.y.user,leg.x2.user,leg.y2.user,col='white');
        text(leg.sol.x.user,leg.lines.y.user,solTypes[ord],cex=leg.cex,pos=4L,offset=0);
        text(leg.cols.x.user,leg.join.y.user,joinTypes,cex=leg.cex,pos=4L,offset=0,srt=90); ## srt rotation applies *after* pos/offset positioning
        for (i in seq_along(joinTypes)) {
            joinType <- joinTypes[i];
            points(rep(leg.cols.x.user[i],length(solTypes)),ifelse(colSums(!is.na(x1[x1$joinType==joinType,solTypes[ord]]))==0L,NA,leg.lines.y.user),pch=pchs[[joinType]],col=cols[solTypes[ord]]);
        }; ## end for
        title(titleFunc(overlap));
        readline(sprintf('overlap %.02f',overlap));
    }; ## end for
}; ## end plotRes()

titleFunc <- function(overlap) sprintf('R merge solutions: single-column integer key, 0..1:0..1 cardinality, %d%% overlap',as.integer(overlap*100));
plotRes(res,titleFunc,T);

R-merge-benchmark-single-column-integer-key-optional-one-to-one-99

R-merge-benchmark-single-column-integer-key-optional-one-to-one-50

R-merge-benchmark-single-column-integer-key-optional-one-to-one-1


Hier ist ein zweiter Benchmark im großen Maßstab, der im Hinblick auf die Anzahl und Arten der Schlüsselspalten sowie die Kardinalität stärker beansprucht wird. Für diesen Benchmark verwende ich drei Schlüsselspalten: ein Zeichen, eine ganze Zahl und ein logisches, ohne Einschränkung der Kardinalität (das heißt, 0..*:0..*). (Im Allgemeinen ist es nicht ratsam, Schlüsselspalten mit doppelten oder komplexen Werten aufgrund von Gleitkommavergleichskomplikationen zu definieren, und im Grunde verwendet niemand den rohen Typ, geschweige denn Schlüsselspalten, daher habe ich diese Typen nicht in den Schlüssel aufgenommen Aus Gründen der Information habe ich anfangs versucht, vier Schlüsselspalten zu verwenden, indem ich eine POSIXct - Schlüsselspalte einfügte, aber der POSIXct - Typ spielte nicht gut mit dem sqldf.indexed Lösung aus irgendeinem Grund, möglicherweise aufgrund von Gleitkomma-Vergleich Anomalien, so habe ich es entfernt.)

makeArgSpecs.assortedKey.optionalManyToMany <- function(size,overlap,uniquePct=75) {

    ## number of unique keys in df1
    u1Size <- as.integer(size*uniquePct/100);

    ## (roughly) divide u1Size into bases, so we can use expand.grid() to produce the required number of unique key values with repetitions within individual key columns
    ## use ceiling() to ensure we cover u1Size; will truncate afterward
    u1SizePerKeyColumn <- as.integer(ceiling(u1Size^(1/3)));

    ## generate the unique key values for df1
    keys1 <- expand.grid(stringsAsFactors=F,
        idCharacter=replicate(u1SizePerKeyColumn,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T))),
        idInteger=sample(u1SizePerKeyColumn),
        idLogical=sample(c(F,T),u1SizePerKeyColumn,T)
        ##idPOSIXct=as.POSIXct('2016-01-01 00:00:00','UTC')+sample(u1SizePerKeyColumn)
    )[seq_len(u1Size),];

    ## rbind some repetitions of the unique keys; this will prepare one side of the many-to-many relationship
    ## also scramble the order afterward
    keys1 <- rbind(keys1,keys1[sample(nrow(keys1),size-u1Size,T),])[sample(size),];

    ## common and unilateral key counts
    com <- as.integer(size*overlap);
    uni <- size-com;

    ## generate some unilateral keys for df2 by synthesizing outside of the idInteger range of df1
    keys2 <- data.frame(stringsAsFactors=F,
        idCharacter=replicate(uni,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T))),
        idInteger=u1SizePerKeyColumn+sample(uni),
        idLogical=sample(c(F,T),uni,T)
        ##idPOSIXct=as.POSIXct('2016-01-01 00:00:00','UTC')+u1SizePerKeyColumn+sample(uni)
    );

    ## rbind random keys from df1; this will complete the many-to-many relationship
    ## also scramble the order afterward
    keys2 <- rbind(keys2,keys1[sample(nrow(keys1),com,T),])[sample(size),];

    ##keyNames <- c('idCharacter','idInteger','idLogical','idPOSIXct');
    keyNames <- c('idCharacter','idInteger','idLogical');
    ## note: was going to use raw and complex type for two of the non-key columns, but data.table doesn't seem to fully support them
    argSpecs <- list(
        default=list(copySpec=1:2,args=list(
            df1 <- cbind(stringsAsFactors=F,keys1,y1=sample(c(F,T),size,T),y2=sample(size),y3=rnorm(size),y4=replicate(size,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T)))),
            df2 <- cbind(stringsAsFactors=F,keys2,y5=sample(c(F,T),size,T),y6=sample(size),y7=rnorm(size),y8=replicate(size,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T)))),
            keyNames
        )),
        data.table.unkeyed=list(copySpec=1:2,args=list(
            as.data.table(df1),
            as.data.table(df2),
            keyNames
        )),
        data.table.keyed=list(copySpec=1:2,args=list(
            setkeyv(as.data.table(df1),keyNames),
            setkeyv(as.data.table(df2),keyNames)
        ))
    );
    ## prepare sqldf
    initSqldf();
    sqldf(paste0('create index df1_key on df1(',paste(collapse=',',keyNames),');')); ## upload and create an sqlite index on df1
    sqldf(paste0('create index df2_key on df2(',paste(collapse=',',keyNames),');')); ## upload and create an sqlite index on df2

    argSpecs;

}; ## end makeArgSpecs.assortedKey.optionalManyToMany()

sizes <- c(1e1L,1e3L,1e5L); ## 1e5L instead of 1e6L to respect more heavy-duty inputs
overlaps <- c(0.99,0.5,0.01);
solTypes <- setdiff(getSolTypes(),'in.place');
system.time({ res <- testGrid(makeArgSpecs.assortedKey.optionalManyToMany,sizes,overlaps,solTypes); });
##     user   system  elapsed
## 38895.50   784.19 39745.53

Die resultierenden Plots verwenden denselben Plotcode wie oben angegeben:

titleFunc <- function(overlap) sprintf('R merge solutions: character/integer/logical key, 0..*:0..* cardinality, %d%% overlap',as.integer(overlap*100));
plotRes(res,titleFunc,F);

R-merge-benchmark-assorted-key-optional-many-to-many-99

R-merge-benchmark-assorted-key-optional-many-to-many-50

R-merge-benchmark-assorted-key-optional-many-to-many-1


17
2018-06-30 18:11



  1. Verwenden merge Funktion können wir die Variable der linken Tabelle oder der rechten Tabelle auswählen, genau wie wir alle mit select-Anweisung in SQL vertraut sind (EX: Wählen Sie eine. * ... oder Wählen Sie b. * aus .....)
  2. Wir müssen zusätzlichen Code hinzufügen, der Teilmenge aus der neu verbundenen Tabelle ist.

    • SQL: - select a.* from df1 a inner join df2 b on a.CustomerId=b.CustomerId

    • R: - merge(df1, df2, by.x = "CustomerId", by.y = "CustomerId")[,names(df1)]

Gleicher Weg

  • SQL: - select b.* from df1 a inner join df2 b on a.CustomerId=b.CustomerId

  • R: - merge(df1, df2, by.x = "CustomerId", by.y = "CustomerId")[,names(df2)]


6
2017-08-26 09:57