Gộp dữ liệu cho vui

Lập trình với dplyr

Dr. Chester Ismay

Educator, Data Scientist, and R/Python Consultant

Sơ đồ join trong dplyr

Left join

Sơ đồ left join

Inner join

Sơ đồ inner join

Anti join

Sơ đồ anti join

Một số dữ liệu IMF cho Uruguay

uruguay_imf <- imf_data %>%
  select(iso, 
         country, 
         year, 
         consumer_price_index) %>%
  filter(country == "Uruguay", year > 2010)
uruguay_imf

# A tibble: 9 x 4
  iso   country  year consumer_price_index
  <chr> <chr>   <int>                <dbl>
1 URY   Uruguay  2011                 105.
2 URY   Uruguay  2012                 114.
3 URY   Uruguay  2013                 123.
4 URY   Uruguay  2014                 134.
5 URY   Uruguay  2015                 146.
6 URY   Uruguay  2016                 160.
7 URY   Uruguay  2017                 170.
8 URY   Uruguay  2018                 183.
9 URY   Uruguay  2019                 197.

Một số dữ liệu World Bank cho Uruguay

uruguay_wb <- world_bank_data %>%
  select(iso, country, year, perc_rural_pop) %>%
  filter(country == "Uruguay")
uruguay_wb

# A tibble: 4 x 4
  iso   country  year perc_rural_pop
  <chr> <chr>   <dbl>          <dbl>
1 URY   Uruguay  2013           5.16
2 URY   Uruguay  2014           5.06
3 URY   Uruguay  2015           4.96
4 URY   Uruguay  2016           4.86

uruguay_imf %>% 
    left_join(uruguay_wb)

Joining, by = c("iso", "country", "year")
# A tibble: 9 x 5
  iso   country  year consumer_price_index perc_rural_pop
  <chr> <chr>   <dbl>                <dbl>          <dbl>
1 URY   Uruguay  2011                 105.          NA   
2 URY   Uruguay  2012                 114.          NA   
3 URY   Uruguay  2013                 123.           5.16
4 URY   Uruguay  2014                 134.           5.06
5 URY   Uruguay  2015                 146.           4.96
6 URY   Uruguay  2016                 160.           4.86
7 URY   Uruguay  2017                 170.          NA   
8 URY   Uruguay  2018                 183.          NA   
9 URY   Uruguay  2019                 197.          NA

Inner join trên các tibble của Uruguay

uruguay_imf %>%
    inner_join(uruguay_wb,
               by = c("iso", "country", "year"))

# A tibble: 4 x 5
  iso   country  year consumer_price_index perc_rural_pop
  <chr> <chr>   <dbl>                <dbl>          <dbl>
1 URY   Uruguay  2013                 123.           5.16
2 URY   Uruguay  2014                 134.           5.06
3 URY   Uruguay  2015                 146.           4.96
4 URY   Uruguay  2016                 160.           4.86

Anti join trên các tibble của Uruguay

uruguay_imf %>%
    anti_join(uruguay_wb,
              by = c("iso", "country", "year"))

# A tibble: 5 x 4
  iso   country  year consumer_price_index
  <chr> <chr>   <int>                <dbl>
1 URY   Uruguay  2011                 105.
2 URY   Uruguay  2012                 114.
3 URY   Uruguay  2017                 170.
4 URY   Uruguay  2018                 183.
5 URY   Uruguay  2019                 197.

Luyện tập nào!

Lập trình với dplyr