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

Kursa hoş geldin

data.table'ları keşfetme

Birleştirme anahtarlarını belirleme

Birden çok data.table, birden çok anahtar

merge fonksiyonu

İç birleşim (inner join)

Tam birleşim

LEFT ve RIGHT birleştirmeler

Sol birleştirme

Sağ birleştirme

Basit join’lerde ustalaşma

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

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.

Birleştirme anahtarlarını belirleme

R'de data.table ile Veri Birleştirme

Uygulamalı interaktif egzersiz