R语言基础入门(9) tidyverse中的专职函数(下)

本节继续来介绍tidyverse中的执行特殊功能的一些函数

• bind_rows 纵向合并数据框
• bind_cols 横向合并数据框
• left_join 数据框连接

bind_rows数据框纵向合并

library(tidyverse)

one <- iris[1:4, ]
two <- iris[9:12, ]
two %>% bind_rows(one)

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa
3          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
4          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
5          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa

bind_rows(list(one, two), .id = "id")

  id Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1  1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2  1          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3  1          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4  1          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5  2          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
6  2          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa

横向合并

bind_cols(a = 1:3, b = 4:6)

      a     b
  <int> <int>
1     1     4
2     2     5
3     3     6

tab_1 <- mtcars[,1:3]
tab_2 <- mtcars[,4:6]
tab_3 <- mtcars[,7:8]
bind_cols(tab_1, tab_2, tab_3)

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1
Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0
Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1
Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0
Merc 240D           24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1
Merc 230            22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1

inner_join 内部连接

合并两个数据集的变量，但仅保留具有共同ID的行

tab1 <- mpg %>% select(2,3)
tab2 <- mpg %>% select(2,4)

inner_join(tab1,tab2,by="model")

left_join保留与左数据表匹配的行

left_join(tab1,tab2,by="model")

setequal

比较2组数据是否相同

setequal(1:5, 1:6)

setequal(tab1,tab2)

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R语言数据分析指南，持续分享数据可视化的经典案例及一些生信知识，希望对大家有所帮助