Get started with your first joining verb: inner-join! You'll learn to join tables together to answer questions about the LEGO dataset, which contains information across many tables about the sets, parts, themes, and colors of LEGOs over time.  


The inner_join verb

What columns would you join on?

Joining parts and part categories

Joining with a one-to-many relationship

Joining parts and inventories

Joining in either direction

Joining three or more tables

Joining three tables

What's the most common color?

Joining Tables

Learn two more mutating joins, the left and right join, which are mirror images of each other! You'll learn use cases for each type of join as you explore parts and colors of LEGO themes. Then, you'll explore how to join tables to themselves to understand the hierarchy of LEGO themes in the data. 

Il verbo left_join

Left join di due set per parte e colore

Left join di due set per colore

Trovare un'osservazione che non ha una corrispondenza

Il verbo right_join

joins

inner

left

right

Qual è il join migliore?

Contare i colori dei pezzi

Pulire il tuo conteggio

Unire una tabella con sé stessa

Unire i temi ai loro figli

Unire i temi con i loro nipoti

Left join di una tabella con se stessa

Left and Right Joins

In this chapter, you'll cover three more joining verbs: full-join, semi-join, and anti-join. You'll then use these verbs to answer questions about the similarities and differences between a variety of LEGO sets. 

The full_join verb

Differences between Batman and Star Wars

Aggregating each theme

Full joining Batman and Star Wars LEGO parts

Comparing Batman and Star Wars LEGO parts

The semi_join and anti_join verbs

Select the join

Something within one set but not another

What colors are included in at least one set?

Which set is missing version 1?

Visualizing set differences

Aggregating sets to look at their differences

Combining sets

Visualizing the difference: Batman and Star Wars

Full, Semi, and Anti Joins

Put together all the types of join you learned in this course to analyze a new dataset: Stack Overflow questions, answers, and tags. This includes calculating and visualizing trends for some notable tags like dplyr and ggplot2. You'll also master one more method for combining tables, the bind_rows verb, which stacks tables on top of each other.

Stack Overflow questions

Left joining questions and tags

Comparing scores across tags

What tags never appear on R questions?

Joining questions and answers

Finding gaps between questions and answers

Joining question and answer counts

Joining questions, answers, and tags

Average answers by question

The bind_rows verb

Joining questions and answers with tags

Binding and counting posts with tags

Visualizing questions and answers in tags

Congratulations!

Case Study: Joins on Stack Overflow Data

sets

themes

parts

part_categories

inventories

inventory_parts

colors

questions

question_tags

answers

Spesso, nella data science, ti capiterà di trovare dati interessanti distribuiti su più tabelle. In questo corso imparerai le competenze necessarie per unire più tabelle e analizzarle insieme. Metterai in pratica le tue abilità con un insieme di dati divertente sui LEGO dal sito Rebrickable. L'insieme di dati contiene informazioni su set, pezzi, temi e colori dei LEGO, ma è distribuito su molte tabelle. Lavorerai con questi dati durante tutto il corso mentre impari in totale sei diversi tipi di join! Imparerai quattro mutating join: inner join, left join, right join e full join, e due filtering join: semi join e anti join. Nel capitolo finale applicherai le nuove competenze ai dati di Stack Overflow, che includono quasi 300.000 domande su Stack Overflow etichettate con R, con informazioni sulle risposte, la data in cui sono state poste e il loro punteggio. Preparati a portare le tue abilità con dplyr al livello successivo!

Data Manipulation with dplyr 

Impara a combinare dati da più tabelle con dplyr. Scopri 6 join diversi come inner, full, anti e altri.

Unire i dati con dplyr

Impara a mettere insieme i dati da più tabelle per rispondere a domande più complicate con dplyr.

Scienziato dei dati associato in R

Analista dati  in R

Manipolazione dei dati  in R

Vuoi mantenere solo le osservazioni che corrispondono perfettamente tra le tabelle.

Vuoi mantenere tutte le osservazioni nella prima tabella, incluse quelle che corrispondono nella seconda tabella.

Vuoi mantenere tutte le osservazioni nella seconda tabella, incluse quelle che corrispondono nella prima tabella.

Qual è il join migliore?

Unire i dati con dplyr

Esercizio pratico interattivo