Как объединить (объединить) фреймы данных (внутренний, внешний, левый, правый)
Вот несколько версий файлов, основанных на ответе Ивана Баева.
HTML
<input type="file" multiple id="gallery-photo-add">
<div class="gallery"></div>
JavaScript / jQuery
$(function() {
// Multiple images preview in browser
var imagesPreview = function(input, placeToInsertImagePreview) {
if (input.files) {
var filesAmount = input.files.length;
for (i = 0; i < filesAmount; i++) {
var reader = new FileReader();
reader.onload = function(event) {
$($.parseHTML('<img>')).attr('src', event.target.result).appendTo(placeToInsertImagePreview);
}
reader.readAsDataURL(input.files[i]);
}
}
};
$('#gallery-photo-add').on('change', function() {
imagesPreview(this, 'div.gallery');
});
});
Требуется jQuery 1.8 из-за использования $ .parseHTML, который должен помочь в смягчении XSS.
Это будет работать из коробки, и вам потребуется только одна из jQuery.
3 ответа
Используя функцию merge и ее необязательные параметры:
Внутреннее соединение: merge (df1, df2) будет работать для этих примеров, потому что R автоматически соединяет фреймы по общим именам переменных, но вы, скорее всего, захотите указать merge (df1, df2, by = "CustomerId") , чтобы убедиться, что вы соответствуете только нужным полям. Вы также можете использовать параметры by.x и by.y , если совпадающие переменные имеют разные имена в разных фреймах данных.
Внешнее соединение: merge (x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all = TRUE)
Левый внешний: объединить (x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.x = TRUE)
Правый внешний: объединить (x = df1, y = df2, by = "CustomerId", все. y = TRUE)
Перекрестное соединение: merge (x = df1, y = df2, by = NULL)
Как и в случае с внутренним соединением, вы, вероятно, захотите явно передать "CustomerId" в R как соответствующая переменная. Я думаю, что почти всегда лучше явно указывать идентификаторы, которые вы хотите объединить; безопаснее, если входные данные data.frames неожиданно изменятся, и их будет легче читать позже.
Вы можете объединить несколько столбцов, задав вектор by , например by = c ("CustomerId" , "OrderId") .
Если имена столбцов для объединения не совпадают, можно указать, например, by.x = "CustomerId_in_df1", by.y = "CustomerId_in_df2" , где CustomerId_in_df1 - имя столбца в первом фрейме данных, а CustomerId_in_df2 - имя столбца во втором фрейме данных. (Это также могут быть векторы, если вам нужно объединить несколько столбцов.)
Есть несколько хороших примеров этого в R Wiki . Я украду пару здесь:
Метод слияния
Поскольку ваши ключи названы одинаково, короткий способ выполнить внутреннее соединение - merge ():
merge(df1,df2)
полное внутреннее соединение (все записи из обеих таблиц) можно создать с помощью ключевого слова "all":
merge(df1,df2, all=TRUE)
левое внешнее соединение df1 и df2:
merge(df1,df2, all.x=TRUE)
правое внешнее соединение df1 и df2:
merge(df1,df2, all.y=TRUE)
вы можете переворачивать их, шлепать и тереть вниз, чтобы получить два других внешних соединения, о которых вы спрашивали:)
Метод нижнего индекса
Левое внешнее соединение с df1 слева с использованием метода нижнего индекса будет выглядеть следующим образом:
df1[,"State"]<-df2[df1[ ,"Product"], "State"]
Другая комбинация внешних объединений может быть создана с помощью приглушение левого нижнего индекса внешнего соединения. (да, я знаю, что это то же самое, что сказать: «Я оставлю это в качестве упражнения для читателя ...
Я бы порекомендовал проверить пакет sqldf Габора Гротендика , который позволяет вам выражать эти операции в SQL.
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)")
Я считаю синтаксис SQL более простым и естественным чем его эквивалент в R (но это может отражать мою склонность к РСУБД).
См. sqldf GitHub Габора для получения дополнительной информации о соединениях.