This chapter will show you how to perform simple joins that will enable you to combine information spread across multiple tables.

Willkommen im Kurs

data.tables erkunden

Join-Keys identifizieren

Mehrere data.tables, mehrere Schlüssel

Die Funktion merge

Inner Join

Full Join

Left- und Right-Join

Left Join

Right Join

Einfache Joins meistern

Joining Multiple data.tables 

In this chapter you will perform joins using the data.table syntax, set and view data.table keys, and perform anti-joins.

Joins using data.table syntax

Right join with the data.table syntax

Inner join with the data.table syntax

Anti-joins

Setting and viewing data.table keys

Setting keys

Getting keys

Incorporating joins into your data.table workflow

Exploring the Australian population

Finding multiple matches

Exploring world life expectancy

Joins Using data.table Syntax

This chapter will discuss common problems and errors encountered when performing data.table joins and show you how to troubleshoot and avoid them.

Complex keys

Keys with different names

Multi-column keys

Multi-key, single-key

Tricky columns

Column name suffixes

Joining a data.frame

Duplicate matches

Joining with missing values

Filtering duplicates

Joining and filtering duplicates

Diagnosing and Fixing Common Join Problems

In the last chapter of this course you'll learn how to concatenate observations from multiple tables together, how to identify observations present in one table but not another, and how to reshape tables between long and wide formats.

Concatenating two or more data.tables

Concatenating data.table variables

Concatenating a list of data.tables

Set operations

Identifying observations shared by multiple tables

Removing duplicates while combining tables

Identifying observations unique to a table

Melting data.tables

Melting a wide table

More melts

Casting data.tables

Casting a long table

Casting multiple columns

Splitting by multiple groups

Concatenating and Reshaping data.tables

IMDB

Netflix

Australia Population

Life Expectancy

School Database

Heart Disease

Ebola Cases

In der Praxis sind Datensätze oft auf viele Tabellen verteilt, während die meisten Analysefunktionen in R für einzelne Tabellen ausgelegt sind. In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table effektiv zu einzelnen Tabellen zusammenführst. Du erfährst, wie du Spalten aus einer Tabelle zu einer anderen hinzufügst,
wie du eine Tabelle anhand von Beobachtungen in einer anderen Tabelle filterst und wie du Datensätze über mehrere Tabellen hinweg anhand komplexer Kriterien identifizierst. Unterwegs lernst du, fehlgeschlagene Join-Operationen zu beheben und Best Practices für die Arbeit mit komplexen Datensätzen. Nach Abschluss dieses Kurses bist du auf dem besten Weg, ein data.table-Profi zu werden!


Data Manipulation with data.table in R

Lernen Sie, Datensätze zu kombinieren, Spalten hinzuzufügen und mit data.table zu filtern.

Daten mit data.table in R verknüpfen

In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.

Mehrere data.tables, mehrere Schlüssel

Interaktive praktische Übung