Как объединить две таблицы данных с разными именами столбцов?

У меня есть два data.table X и Y.

в столбцах X: area, id, value
столбцы в Y: ID, price, sales

Создайте два data.tables:

X = data.table(area=c('US', 'UK', 'EU'),
               id=c('c001', 'c002', 'c003'),
               value=c(100, 200, 300)
              )

Y = data.table(ID=c('c001', 'c002', 'c003'),
               price=c(500, 200, 400),
               sales=c(20, 30, 15)
              )

И я устанавливаю ключи для X и Y:

setkey(X, id)
setkey(Y, ID)

Теперь я пытаюсь присоединиться X и Y к id в X и id в Y:

merge(X, Y)
merge(X, Y, by=c('id', 'ID'))
merge(X, Y, by.x='id', by.y='ID')

Все возникшие ошибки говорят о том, что имена столбцов в аргументе by недействительны.

Я ссылался на руководство по таблице data.table и обнаружил, что функция merge не поддерживает аргументы by.x и by.y.

Как я могу объединить два data.tables с именами разных столбцов без изменения имен столбцов?

Append:
Мне удалось присоединиться к двум таблицам с помощью X[Y], но почему функция merge не работает в data.table?

Ответ 1

Используйте эту операцию:

X[Y]
#    area   id value price sales
# 1:   US c001   100   500    20
# 2:   UK c002   200   200    30
# 3:   EU c003   300   400    15

или эта операция:

Y[X]
#      ID price sales area value
# 1: c001   500    20   US   100
# 2: c002   200    30   UK   200
# 3: c003   400    15   EU   300

Изменить после редактирования вашего вопроса, я прочитал раздел 1.12 FAQ: "Что такое разница между X [Y] и слиянием (X, Y)?", что привело меня к проверке ?merge, и я обнаружил, что существуют две разные функции слияния в зависимости от того, какой пакет вы используете. По умолчанию используется merge.data.frame, но data.table использует merge.data.table. Сравнить

merge(X, Y, by.x = "id", by.y = "ID") # which is merge.data.table
# Error in merge.data.table(X, Y, by.x = "id", by.y = "ID") : 
# A non-empty vector of column names for `by` is required.

merge.data.frame(X, Y, by.x = "id", by.y = "ID")
#     id area value price sales
# 1 c001   US   100   500    20
# 2 c002   UK   200   200    30
# 3 c003   EU   300   400    15

Изменить полноту на основе комментария от @Michael Bernsteiner, похоже, команда data.table планирует реализовать by.x и by.y в функцию merge.data.table, но еще не сделали этого.

Ответ 2

Начиная с версии data.table версии 1.9.6 (на CRAN на sep 2015) вы можете указать аргументы by.x и by.y в data.table::merge

merge(x=X, y=Y, by.x="id", by.y="ID")[]
#     id area value price sales
#1: c001   US   100   500    20
#2: c002   UK   200   200    30
#3: c003   EU   300   400    15

Однако в таблице данных 1.9.6 вы можете также указать аргумент on в нотации X[Y]

Синтаксис X [Y] теперь может объединяться без необходимости устанавливать ключи, используя новый аргумент. Например: DT1 [DT2, on = c (x = "y" )] присоединяется к столбцу "y" DT2 с "x" DT1. DT1 [DT2, on = "y" ] присоединил бы столбец "y" обоих data.tables.

X[Y, on=c(id = "ID")]
#   area   id value price sales
#1:   US c001   100   500    20
#2:   UK c002   200   200    30
#3:   EU c003   300   400    15

этот ответ автором data.table имеет более подробную информацию

Ответ 3

Ошибка слияния при использовании by.x и by.y с data.table. Принимая ваши данные:

> merge(X,Y, by.x='id', by.y='ID')
Error in merge.data.table(X, Y, by.x = "id", by.y = "ID")

Вы можете использовать data.table с merge, но вам нужно использовать аргумент by для соединения (так что переименуйте столбцы, чтобы иметь тот же colnames)

Y = setNames(Y,c('id','price','sales'))

Это все равно не работает:

merge(X,Y, by.x='id', by.y='id')
Error in merge.data.table(X, Y, by.x = "id", by.y = "id") :

Но это сработает:

> merge(X,Y, by='id')
#     id area value price sales
#1: c001   US   100   500    20
#2: c002   UK   200   200    30
#3: c003   EU   300   400    15

В качестве альтернативы вам нужно будет преобразовать data.table в data.frame, чтобы использовать merge с аргументами by.x и by.y:

merge(data.frame(X), data.frame(Y), by.x='id', by.y='ID')

Ответ 4

Вы также можете объединить несколько столбцов с разными именами. см. пример ниже

# create data frame authors
authors <- data.frame(
FirstName=c("Lorne", "Loren", "Robin",
              "Robin", "Billy"),
LastName=c("Green", "Jaye", "Green",
             "Howe", "Jaye"),
Age=c(82, 40, 45, 2, 40),
Income=c(1200000, 40000, 25000, 0, 27500),
Home=c("California", "Washington", "Washington",
    "Alberta", "Washington"))

# create data frame books Note First name in authors is same as AuthorFirstname same thing with lastname.
books <- data.frame(
        AuthorFirstName=c("Lorne", "Loren", "Loren",
            "Loren", "Robin", "Rich"),
        AuthorLastName=c("Green", "Jaye", "Jaye", "Jaye",
            "Green", "Calaway"),
        Book=c("Bonanza", "Midwifery", "Gardening",
        "Perennials", "Who_dun_it?", "Support"))

merge(authors, books, by.x=c("FirstName", "LastName"),
      by.y=c("AuthorFirstName", "AuthorLastName"),
      all.x=TRUE)