这篇文章将为大家详细讲解有关在R语言中实现左连接的方法有哪些，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
法一：
> data0 <- merge(a,c,all.x=TRUE,by='CELLPHONE')
> data1 <- sqldf('select a.*,b.* from a left join c on a.CELLPHONE=c.CELLPHONE')> data2 <- c[a,on='CELLPHONE']
注意：第三种方法的顺序不能写反了。
补充：R语言中的inner_join, full_join, left_join, right_join
在R for Data Science中，作者用了非常直观的例子解释了上面的四个概念。说明如下：
我们的数据集是这样的：
x <- tribble( ~key, ~val_x, 1, "x1", 2, "x2", 3, "x3" ) y <- tribble( ~key, ~val_y, 1, "y1", 2, "y2", 4, "y3" )
可以看出，x与y的key都有1，2，但是x的key里面有3，y的key里面有4.
x %>% inner_join(y, by = "key")
其结果是
key val_x val_y <dbl> <chr> <chr> 1 x1 y1 2 x2 y2
可以看出，此时基于key的连接只保留了共同的key值1与2对应的数据；
x %>% full_join(y, by = "key")
其结果是
key val_x val_y <dbl> <chr> <chr> 1 x1 y1 2 x2 y2 3 x3 NA 4 NA y3
可以看出，此时基于key的连接保留了所有key值对应的数据，当相应的值不存在的时候，用NA代替；
x %>% left_join(y, by = "key")
此时的结果为
<dbl> <chr> <chr> 1 x1 y1 2 x2 y2 3 x3 NA
可以看出, 此时基于key的连接只保留了x对应的key值的数据，当相应的值不存在的时候，用NA代替；
x %>% right_join(y, by = "key")
此时的结果为
key val_x val_y <dbl> <chr> <chr> 1 x1 y1 2 x2 y2 4 NA y3
关于在R语言中实现左连接的方法有哪些就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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