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data.table：笛卡儿加入和无匹配

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我想在R中使用神奇的data.table包进行笛卡尔（全外）连接 . 但是，我想要提到无法比较的行，即我的两个data.tables“left”和“right”看起来像

key | data_left
  1 |       aaa
  2 |       bbb
  3 |       ccc

和

key | data_right
  1 |        xxx
  2 |        yyy

使用键列“键”的交叉连接给了我

key | data_left | data_right
  1 |       aaa |        xxx
  2 |       bbb |        yyy

但是，完全没有匹配的行 3 | ccc . 添加选项 nomatch=0 （而不是 nomatch=NA ）没有帮助 . 我希望data.table只用NA来填充剩余的列，所以我希望如此

key | data_left | data_right
  1 |       aaa |        xxx
  2 |       bbb |        yyy
  3 |       ccc |         NA

Any idea what I can do in order to get this to work?

代码示例：

library(data.table)
left = data.table(keyCol = c(1,2,3), data_left = c("aaa", "bbb", "ccc"))
right = data.table(keyCol = c(1,2), data_right = c("xxx", "yyy"))
setkey(left, keyCol)
setkey(right, keyCol)
res0 = left[right, allow.cartesian=TRUE, nomatch=NA]
resNA = left[right, allow.cartesian=TRUE, nomatch=0]
r data.table

1 回答

  • 1

    假设每个 keyCol 值最多有一行，我会......

    # setup
kc = "keyCol"
DTs = list(left, right)

# make main table with key col(s)
DT = unique(rbindlist(lapply(DTs, `[`, j = ..kc)))

# get non-key cols
for (d in DTs){
  cols = setdiff(names(d), kc)
  DT[d, on=kc, (cols) := mget(sprintf("i.%s", cols)) ][]
}

# cleanup loop vars
rm(d, cols)

    这适用于更一般的情况......

    • 更多关键字（在 kc 中）和

    • 具有非重叠列名称的表（在 DTs 中） .

    如果您希望将键列作为结果中的键，则代码会简化：

    # make main table with key col(s)
DT = setkey(unique(rbindlist(lapply(DTs, `[`, j = ..kc))))

# get non-key cols
for (d in DTs){
  cols = setdiff(names(d), kc)
  DT[d, (cols) := mget(sprintf("i.%s", cols)) ][]
}
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