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

Bienvenido al curso

Explorando data.tables

Identificar claves de unión

Varios data.tables, varias claves

La función merge

Inner join

Full join

Uniones left y right

Left join

Right join

Domina los joins simples

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

En el mundo real, los conjuntos de datos suelen estar repartidos en muchas tablas, mientras que la mayoría de las funciones de análisis en R están pensadas para trabajar con una sola tabla. En este curso, aprenderás a combinar de forma eficaz conjuntos de datos en tablas únicas usando data.table. Verás cómo añadir columnas de una tabla a otra,
cómo filtrar una tabla basándote en observaciones de otra, y cómo identificar registros en varias tablas que cumplan criterios complejos. Por el camino, aprenderás a diagnosticar uniones fallidas y buenas prácticas para trabajar con conjuntos de datos complejos. Al terminar este curso, estarás bien encaminado para convertirte en un experto en data.table.


Data Manipulation with data.table in R

Aprende a combinar y fusionar conjuntos de datos, añadir columnas y filtrar con data.table.

Unir datos con data.table en R

Este curso te enseñará cómo combinar y fusionar conjuntos de datos con data.table.

Full join

Unir datos con data.table en R

ejercicio interactivo práctico