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left_join，但将NA视为通配符匹配

left_join是一种关系型数据库操作中的连接操作，用于将两个表根据一个共同的列连接起来，返回左表中所有的行，以及与左表中对应的右表行，如果右表中没有匹配的行，则用NA（通配符）表示。下面是完善且全面的答案：

left_join（左连接）是一种关系型数据库操作中的一种连接操作，用于将两个表根据一个共同的列连接起来。在左连接中，以左表为基准，返回左表中所有的行，以及与左表中对应的右表行。如果右表中没有匹配的行，则在结果中用NA（通配符）表示。

左连接的语法为：SELECT * FROM 左表 LEFT JOIN 右表 ON 左表.列名 = 右表.列名

左连接的优势：

保留左表中所有的数据，不管是否在右表中有匹配的数据。
方便进行数据的拼接和分析，特别适用于需要查询左表中的所有数据，并根据右表中的匹配数据进行补充或筛选的场景。

左连接的应用场景：

客户与订单的关联查询：左表为客户信息表，右表为订单信息表，通过左连接可以查询到所有客户的订单情况，包括未下单的客户。
学生与成绩的关联查询：左表为学生信息表，右表为成绩信息表，通过左连接可以查询到所有学生的成绩情况，包括未参加考试的学生。

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相关搜索:cvc-complex-type.2.4.c:匹配的通配符是严格的，但找不到‘aop:scoped proxy’元素的声明 Numpy将3D数组映射到2D数组，但数组不匹配 Python -将字符串'NA‘视为空或NaN以执行fillna()regex，用于将字符串匹配为单词，但保留多个空格 SQL GROUP BY，但将两个值视为一个值 SQL按终止顺序排序，但将Nulls视为最大值创建快速路由以匹配通配符页面，但其下没有页面在R上加载时，如何将多种格式的缺失值视为NA？在R中，根据相邻列中的字符匹配将值替换为NA 如何将变量与没有索引但具有不同数组的键的数组匹配

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，全显示为NA right，行：显示y中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA full，先显示x中所有的行在y中的匹配结果，接着显示y中未匹配上的内容 match...) inner_join(data1,data2, c('city' = 'city')) left_join函数结果, 行：显示x中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字...，全显示为NA。...library(dplyr) # 单指标匹配 left_join(data1,data2) left_join(data1,data2, c('city' = 'city')) semi_join函数...= 'city')) full_join函数结果, 行：显示x, y中所有的行, 未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA。

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mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源 options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源 # 可以换成其他地区的镜像但这种方法每次打开...左连left_join left_join(test1, test2, by = 'x') #以左边为准 ## x z y ## 1 b A 2 ## 2 e B 5 ## 3 f C 6...## 4 x D left_join(test2, test1, by = 'x') #右连接则是right_join ## x y z ## 1 a 1 ## 2 b...## 5 a 1 ## 6 c 3 ## 7 d 4 d....半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') ## x z ## 1 b A ## 2 e B ##

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R语言数据（集）合并与连接匹配 | 专题2

目录 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 1.2 rbind行合并 2 数据连接/匹配 2.1 内连接 2.2 外连接 2.3 左连接 2.4 右连接 2.5 双（多）字段内连接 3 数据增减...score 1 1 8 2 2 22 3 3 7 4 4 33 5 A 11 6 B 2 7 C 55 8 D 3 2 数据连接/匹配...name 1 1 Jim 2 2 Tony 3 3 Lisa > student2 ID score 1 1 89 2 2 22 3 5 78 2.1 内连接（指定字段匹配输出...22 3 3 Lisa NA 4 5 78 2.3 左连接总结：merge(……,all.x=TRUE)等价dplyr::left_join(……)所有左侧（x）数据均加入...2 Tony 22 3 数据增减常见如以下不同方法 #方法一：减行数或列数 x=x[,-1] #代表删除x数据集中第一列数据 #方法二：dplyr::mutate #数值重定义和赋值 #将Ozone

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dplyr介绍管道符%/% 管道符在Rstudio中快捷键是Ctrl + Shift + M，打印出来是%/%，它可以将前面的结果传递到后面作为参数 ?...比如 sum(c(1:10))可以写为c(1:10) %/% sum()，即%/%将c(1:10)作为参数传递给了sum()函数。...」」可以看到，以d1为主，没有匹配的就为NA > left_join(d1,d2,by="ID") ID y.x y.y 1 1 -0.006874525...」」可以看到，以d2为主，没有匹配的为NA > right_join(d1,d2,by="ID") ID y.x y.y 1 3 -1.3640577 -1.5605263...NA 1.2367196 6 6 NA -0.8326215

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Day6-学习R包

(test1, test2, by = 'x')#左连left_join x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA> left_join(test2, test1,...by = 'x') x y z1 a 1 2 b 2 A3 c 3 4 d 4 5 e 5 B6 f 6 C> full_join( test1, test2..., by = 'x')#全连full_join x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a 16 c 37...d 4> semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')#半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join x z1 b A2 e B3 f...C> anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')#反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join x y1 a 12 c 33 d 4> test1

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文本情感分析：特征提取（TFIDF指标）&随机森林模型实现

is.na(sentence), ] sentence <- sentence[!is.na(sentence)] train <- train[!...图2 现在有了每个词的文档频率，该如何匹配到原来的数据集中呢？由于没有ID，那么匹配就不得不用一些词库之间的匹配方式，可以用%in%做去除，但是不太好用其做打标签的过程。...所以用了dplyr包中的left-join函数，left_join(x,y,by="name") ##xy匹配到的都保留。...testtfidf$tfidf <- testtfidf$tf*testtfidf$idf #计算TFIDF 空缺值很多代码解读:temp就是训练集的DF值，然后left_join匹配到测试集即可...is.na(testtfidf$tfidf),]# 去掉test中没有匹配到train的词语其次需要给测试集补充上一些缺失词（测试集中没出现，语料库中出现并且用于建模了）。

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

test, Sepal.Length)#默认从小到大排序mtcars %>% arrange(cyl, disp)5.summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强\ 将多个值减少到单个值...Sepal.Length), sd(Sepal.Length))R中的管道操作符2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将2...left_join(test1, test2, by = 'x')left_join(test2, test1, by = 'x')3.全连full_joinfull_join( test1, test2..., by = 'x')列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join交集表中...test1部分的列semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_jointest1中去除交叉部分的列表anti_join

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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现（二）

is.na(sentence), ] sentence <- sentence[!is.na(sentence)] train <- train[!...所以用了dplyr包中的left-join函数，left_join(x,y,by="name") ##xy匹配到的都保留。...$tfidf <- testtfidf$tf*testtfidf$idf #计算TFIDF 空缺值很多代码解读:temp就是训练集的DF值，然后left_join匹配到测试集即可；IDF值也是同样...left_join的过程中，为什么没用写明参照哪个变量？...is.na(testtfidf$tfidf),]# 去掉test中没有匹配到train的词语其次需要给测试集补充上一些缺失词（测试集中没出现，语料库中出现并且用于建模了）。

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day6-白雪

0.354dplyr1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M) #我们可以将其理解为车间里的流水线，经过前一步加工的产品才能进入后一步进一步加工，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数...> left_join(test1, test2, by = 'x') #test1不变，test2在x处相等的内容显示出来，没有的为NA x z y1 b A 22 e B 53 f C 64...x D NA> left_join(test2, test1, by = 'x') 同上 x y z1 a 1 2 b 2 A3 c 3 4 d 4 5 e 5...B6 f 6 C3.全连full_join> full_join( test1, test2, by = 'x') #将test1和test2根据X合并成一个，没有的内容直接显示NA x...z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a 16 c 37 d 44.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录

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R数据科学整洁之道：使用 dplyr 处理关系数据

工作中经常有这样的需求，将两张表根据某些列合并起来。有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说，这显然不够优雅，因为我们有更好的办法。...合并连接 left_join 左连接，就是左边的表不变，将右边的表附加到左边，不保留右表中多余的观测。...left_join(df1, df2, by = 'A') %>% kable() %>% kable_styling() A B C a x 3 b y 2 c z NA 如果左表中的观测在右边的表中不存在...，则合并后右表相应的位置标记为NA。...right_join 右连接，就是右边的表不变，将左边的表附加到右边，不保留左表中多余的观察。

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学习小组day6笔记-R包

(test1, test2, by = 'x')#左连left_join x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA> left_join(test2, test1,...by = 'x') x y z1 a 1 2 b 2 A3 c 3 4 d 4 5 e 5 B6 f 6 C> full_join( test1, test2..., by = 'x')#全连full_join x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a 16 c 37...d 4> semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')#半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join x z1 b A2 e B3 f...C> anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')#反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join x y1 a 12 c 33 d 4> test1

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阿榜的生信笔记10—R语言综合运用2

我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。...left_join(x, y) : 返回以x为基础的所有行，并将y中的匹配行合并到x中。如果y中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...right_join(x, y) : 返回以y为基础的所有行，并将x中的匹配行合并到y中。如果x中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...full_join(x, y) : 返回x和y的并集，并将两个数据集中的匹配行合并到一起。如果有匹配的行，则返回匹配行的交集。如果没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...解决方法是检查数据集中是否缺少需要的列或者是否存在 NA 值。"

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DAY6- R包的使用

Species) #count计算某列的unique值 Species n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 2> #dplyr处理关系数据> ## 将两个表进行连接...(test1, test2, by = 'x') #test1在左 x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA> left_join(test2, test1, by...= 'x') #test2在左 x y z1 a 1 2 b 2 A3 c 3 4 d 4 5 e 5 B6 f 6 C> full_join( test1..., test2, by = 'x') #全连 x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a 16 c 37...d 4> semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')#半连接，返回能够与y表匹配的X表的所有记录 x z1 b A2 e B3 f C> semi_join

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