这些是 dplyr 泛型 intersect()
、 union()
、 union_all()
和 setdiff()
的方法。它们被翻译为 data.table::fintersect()
、 data.table::funion()
和 data.table::fsetdiff()
。
用法
# S3 method for dtplyr_step
intersect(x, y, ...)
# S3 method for dtplyr_step
union(x, y, ...)
# S3 method for dtplyr_step
union_all(x, y, ...)
# S3 method for dtplyr_step
setdiff(x, y, ...)
参数
- x, y
-
一对
lazy_dt()
。 - ...
-
忽略
例子
dt1 <- lazy_dt(data.frame(x = 1:4))
dt2 <- lazy_dt(data.frame(x = c(2, 4, 6)))
intersect(dt1, dt2)
#> Source: local data table [2 x 1]
#> Call: fintersect(`_DT18`, `_DT19`)
#>
#> x
#> <int>
#> 1 2
#> 2 4
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
union(dt1, dt2)
#> Source: local data table [5 x 1]
#> Call: funion(`_DT18`, `_DT19`)
#>
#> x
#> <dbl>
#> 1 1
#> 2 2
#> 3 3
#> 4 4
#> 5 6
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
setdiff(dt1, dt2)
#> Source: local data table [2 x 1]
#> Call: fsetdiff(`_DT18`, `_DT19`)
#>
#> x
#> <int>
#> 1 1
#> 2 3
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
相关用法
- R dtplyr lazy_dt 创建一个“惰性”data.table 以与 dplyr 动词一起使用
- R dtplyr group_modify.dtplyr_step 对每个组应用一个函数
- R dtplyr transmute.dtplyr_step 创建新列,删除旧列
- R dtplyr slice.dtplyr_step 使用行的位置对行进行子集化
- R dtplyr left_join.dtplyr_step 连接数据表
- R dtplyr fill.dtplyr_step 用上一个或下一个值填充缺失值
- R dtplyr filter.dtplyr_step 使用列值对行进行子集化
- R dtplyr mutate.dtplyr_step 创建和修改列
- R dtplyr distinct.dtplyr_step 子集不同/唯一行
- R dtplyr unite.dtplyr_step 通过将字符串粘贴在一起将多列合并为一列。
- R dtplyr nest.dtplyr_step 巢
- R dtplyr relocate.dtplyr_step 使用变量名称重新定位变量
- R dtplyr head.dtplyr_step 对第一行或最后一行进行子集化
- R dtplyr expand.dtplyr_step 扩展 DataFrame 以包含所有可能的值组合。
- R dtplyr group_by.dtplyr_step 分组和取消分组
- R dtplyr pivot_wider.dtplyr_step 将数据从长轴转向宽轴
- R dtplyr summarise.dtplyr_step 将每组汇总为一行
- R dtplyr count.dtplyr_step 按组计数观察值
- R dtplyr select.dtplyr_step 使用名称对列进行子集化
- R dtplyr drop_na.dtplyr_step 删除包含缺失值的行
- R dtplyr complete.dtplyr_step 完成缺少数据组合的 DataFrame
- R dtplyr collect.dtplyr_step 强制计算惰性 data.table
- R dtplyr arrange.dtplyr_step 按列值排列行
- R dtplyr separate.dtplyr_step 使用正则表达式或数字位置将字符列分成多列
- R dtplyr rename.dtplyr_step 使用名称重命名列
注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Set operations。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。