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標準の "col1" = "col2" 結合を使用していない場合、dplyr 結合を機能させるのに苦労しています。私が経験したことの2つの例を次に示します。

まず:

library(dplyr)

tableA <- data.frame(col1= c("a","b","c","d"),
                     col2 = c(1,2,3,4))

inner_join(tableA, tableA, by = c("col1"!="col1")) %>% 
  select(col1, col2.x) %>% 
  arrange(col1, col2.x)

エラー:by自然結合の場合は (名前付き) 文字ベクトル、リスト、または NULL でなければなりません (製品コードでは推奨されません)。論理的ではありません

このコードを複製してSQLを使用すると、次のようになります。

con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")

copy_to(con, tableA)

tbl(con, sql("select a.col1, b.col2
              from 
              tableA as a
              inner join 
              tableA as b
              on a.col1 <> b.col1")) %>% 
  arrange(col1, col2)

SQL クエリの結果:

# Source:     SQL [?? x 2]
# Database:   sqlite 3.19.3 [:memory:]
# Ordered by: col1, col2
     col1  col2
     <chr> <dbl>
 1     a     2
 2     a     3
 3     a     4
 4     b     1
 5     b     3
 6     b     4
 7     c     1
 8     c     2
 9     c     4
10     d     1
# ... with more rows

2番目の部分は最後の部分と似ています:

inner_join(tableA, tableA, by = c("col1" > "col1")) %>% 
   select(col1, col2.x) %>% 
   arrange(col1, col2.x)

エラー:by自然結合の場合は (名前付き) 文字ベクトル、リスト、または NULL でなければなりません (製品コードでは推奨されません)。論理的ではありません

相当する SQL:

tbl(con, sql("select a.col1, b.col2
              from tableA as a
              inner join tableA as b
              on a.col1 > b.col1")) %>% 
   arrange(col1, col2)

2 番目の SQL クエリの結果:

# Source:     SQL [?? x 2]
# Database:   sqlite 3.19.3 [:memory:]
# Ordered by: col1, col2
   col1  col2
  <chr> <dbl>
1     b     1
2     c     1
3     c     2
4     d     1
5     d     2
6     d     3

これらのSQLの例を作成する方法を知っている人はいますが、dplyrコードを使用していますか?

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最初のケースの場合:

library(dplyr)
library(tidyr)

expand(tableA, col1, col2) %>% 
  left_join(tableA, by = 'col1') %>% 
  filter(col2.x != col2.y) %>% 
  select(col1, col2 = col2.x)

結果：

# A tibble: 12 x 2
     col1  col2
   <fctr> <dbl>
 1      a     2
 2      a     3
 3      a     4
 4      b     1
 5      b     3
 6      b     4
 7      c     1
 8      c     2
 9      c     4
10      d     1
11      d     2
12      d     3

2 番目のケースの場合:

expand(tableA, col1, col2) %>% 
  left_join(tableA, by = 'col1') %>% 
  filter(col2.x < col2.y) %>% 
  select(col1, col2 = col2.x)

結果：

# A tibble: 6 x 2
    col1  col2
  <fctr> <dbl>
1      b     1
2      c     1
3      c     2
4      d     1
5      d     2
6      d     3
于 2017-11-24T19:25:48.797 に答える