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

Welcome to the course

Exploring data.tables

Identifying join keys

Multiple data.tables, multiple keys

The merge function

Inner join

Full join

Left and right joins

Left join

Right join

Mastering simple joins

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.

İki veya daha fazla data.table'ı birleştirme

data.table değişkenlerini birleştirme

data.table listesini birleştirme

Küme işlemleri

Birden çok tabloda ortak olan gözlemleri belirleme

Tabloları birleştirirken yinelenenleri kaldırma

Bir tabloya özgü gözlemleri belirleme

data.table nesnelerini melt etme

Geniş bir tabloyu eritme (melting)

Daha fazla melt

data.table'ları cast etme

Uzun bir tabloyu genişe dökme

Birden çok sütunu genişe dökme

Birden çok gruba göre bölme

Concatenating and Reshaping data.tables

IMDB

Netflix

Australia Population

Life Expectancy

School Database

Heart Disease

Ebola Cases

Gerçekte, veri kümeleri genellikle birçok tabloya dağılmıştır; oysa R'deki çoğu veri analizi işlevi tek tablolar üzerinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu derste, data.table kullanarak veri kümelerini tek tablolarda etkili biçimde nasıl birleştireceğini öğreneceksin. Bir tablodan başka bir tabloya sütunlar eklemeyi,
başka bir tablodaki gözlemlere göre bir tabloyu filtrelemeyi ve birden çok tabloda karmaşık ölçütlerle eşleşen kayıtları belirlemeyi öğreneceksin. Bu süreçte, başarısız birleşim (join) işlemlerini nasıl teşhis edeceğini ve karmaşık veri kümeleriyle çalışırken en iyi uygulamaları göreceksin. Bu dersi tamamladığında, data.table ustası olma yolunda büyük bir adım atmış olacaksın!


Data Manipulation with data.table in R

data.table ile veri kümelerini birleştirin, sütun ekleyin, filtreleyin ve daha fazlasını yapın.

R'de data.table ile Veri Birleştirme

Bu kurs, data.table ile veri kümelerini birleştirme ve birleştirme yöntemlerini gösterecektir.

Uzun bir tabloyu genişe dökme

R'de data.table ile Veri Birleştirme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz