dplyr::right_join()イメージ今回紹介するテーブルの結合は次のような操作を想定しています。テーブルを結合する時は、共通する内容を持つ列が、両方のテーブルにある必要があります。この共通の列をもとに2つのテーブルを1つにくっつけます。2つのテーブルに共通する内容を持つ列を使ってテーブルを結合する。様々な結合方法テーブルを結合する時は結合様式を考慮して結合する必要があります。結合様式に関しては以下のようなパターンがあります。共通した列の内容が完全に一致していれば問題ないですが、完全一致しない場合はどちらのテーブルを優先するか考える必要があります。テーブルを結合するときはデータをどのように結合するかを考えて結合する必要がある。様々な結合パターンに対応した関数がdplyrパッケージには存在します。ここではそれらについて紹介していきます。dplyr::full_join()両方のテーブルのデータを採用して結合する時はfull_join関数が便利です。full_join()関数で結合させる例を紹介します。今回ここで実施したい操作は以下の図の通りです。name列を結合する際の共通データとして使用して結合させます。上の図の操作を実施するためのコードは下の通りです。Stonesfull_join()をすることによって全てのname列のレコードが残される形で結合しており、データが不足している所はNAで置き換えられているのが確認できます。full_join()関数を使う。inner_join()関数です。inner_join()関数で結合させてみます。上の図の操作を実施するためのコードは以下の通りです。Beatles結果を見て分かるように今回の処理では両方のデータテーブルに共通しているレコードのみ残されています。inner_join()関数を使う。指定したテーブルの内容を残して結合する場合はleft_join関数が便利です。ここでは下の図のようにleft_join()関数で結合させてみます。上の図の処理を実行するコードは下の通りです。NA今回の処理ではX側に含まれるレコードのみすべて残されています。left_join()関数を使う。指定したテーブルの内容を残して結合する場合はright_join関数が便利です。ここでは下の図のようにright_join()関数で結合させる場合を考えてみます。上の図の処理を実行するコードは下の通りです。Stones結果を見て分かるようにY側に含まれるレコードのみすべて残されています。left_join()関数を使う。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。列の選択Rでデータフレームから列を選択する方法を紹介します。dplyrパッケージのselect関数を使う利点も紹介します。