Daten in R zusammenführen

Hinzufügen von Spalten

Um zwei Datenrahmen (Datensätze) horizontal zusammenzuführen, verwendest du die Funktion " Zusammenführen". In den meisten Fällen verbindest du zwei Datenrahmen über eine oder mehrere gemeinsame Schlüsselvariablen (d.h. eine innere Verknüpfung).

# merge two data frames by ID
total <- merge(data frameA,data frameB,by="ID")

# merge two data frames by ID and Country
total <- merge(data frameA,data frameB,by=c("ID","Country"))

Hinzufügen von Zeilen

Um zwei Datenrahmen (Datensätze) vertikal zu verbinden, verwendest du die Funktion rbind. Die beiden Datenrahmen müssen die gleichen Variablen enthalten, aber sie müssen nicht in der gleichen Reihenfolge sein.

total <- rbind(data frameA, data frameB)

Wenn DatenrahmenA Variablen hat, die DatenrahmenB nicht hat, dann entweder:

Lösche die zusätzlichen Variablen in DatenrahmenA oder
Erstelle die zusätzlichen Variablen in DatenrahmenB und setze sie auf NA (missing).

bevor du sie mit rbind( ) verbindest.

Tipps zum Zusammenführen von Daten in R

Das Zusammenführen von Daten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse, vor allem wenn du mit großen Datensätzen arbeitest. Die Merge-Funktion in R ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem du zwei oder mehr Datensätze auf der Grundlage gemeinsamer Variablen kombinieren kannst. Hier sind einige Tipps, um einen reibungslosen und effizienten Zusammenführungsprozess zu gewährleisten:

Verstehe deine Daten:

Vor dem Zusammenführen solltest du deine Datensätze immer mit Funktionen wie head(), str() und summary() überprüfen. Das hilft dir, die Struktur zu verstehen und die wichtigsten Variablen für die Zusammenführung zu identifizieren.

Wähle die richtigen Schlüsselvariablen:

Achte darauf, dass die Variablen, die du zusammenführst, eindeutig sind und keine Duplikate enthalten, es sei denn, dies ist beabsichtigt. Dies verhindert unbeabsichtigte Datendopplungen.

Bestimme die Zusammenführungsart:

Die Zusammenführungsfunktion von R erlaubt verschiedene Arten von Verknüpfungen: links, rechts, innen und außen. Verstehe die Unterschiede und wähle diejenige aus, die deinen Bedürfnissen am besten entspricht. links: enthält alle Zeilen aus dem ersten Datensatz und passende Zeilen aus dem zweiten. rechts: enthält alle Zeilen aus dem zweiten Datensatz und passende Zeilen aus dem ersten. innen: enthält nur Zeilen mit passenden Schlüsseln in beiden Datensätzen. außen: enthält alle Zeilen aus beiden Datensätzen.

Umgang mit fehlenden Werten:

Prüfe nach dem Zusammenführen auf NA-Werte. Diese können entstehen, wenn es keine Übereinstimmung für einen bestimmten Schlüssel gibt. Entscheide, wie du sie behandeln willst: entfernen, ersetzen oder anrechnen.

Überprüfe die Namen der Spalten:

Wenn die Datensätze Spalten mit denselben Namen, aber unterschiedlichen Daten haben, hängt R ein Suffix an (z. B. .x und .y), um sie zu unterscheiden. Benenne diese Spalten um, wenn es der Übersichtlichkeit dient.

Sortiere deine Daten:

Nach dem Zusammenführen ist es oft hilfreich, deine Daten mit der Funktion order() zu sortieren. Das kann spätere Analysen einfacher und intuitiver machen.

Berücksichtigung großer Datensätze:

Für sehr große Datensätze kannst du das Paket data.table verwenden. Sie bietet einen schnelleren Zusammenführungsprozess als die Basisfunktion von R.

Konsistente Datentypen:

Achte darauf, dass die Schlüsselvariablen in beiden Datensätzen den gleichen Datentyp haben. Wenn du zum Beispiel eine Zeichenvariable in einem Datensatz und einen Faktor in einem anderen zusammenführst, kann das zu unerwarteten Ergebnissen führen.

Teste eine Teilmenge:

Wenn du dir bei der Zusammenführung unsicher bist, probiere sie zunächst mit einer kleinen Teilmenge deiner Daten aus. So kannst du eventuelle Probleme schnell erkennen und beheben.

Dokumentiere deinen Prozess:

Halte die Schritte und Entscheidungen, die du während des Zusammenführungsprozesses getroffen hast, immer fest. So wird die Reproduzierbarkeit und Klarheit für die Zukunft gewährleistet.

Denke daran, dass das Zusammenführen von Daten ebenso eine Kunst wie eine Wissenschaft ist. Mit etwas Übung und Liebe zum Detail wirst du in der Lage sein, Datensätze nahtlos in R zu kombinieren. Viel Spaß beim Programmieren!

Weiter gehen

Um die Bearbeitung von Datenrahmen mit dem dplyr-Paket zu üben, probiere diesen interaktiven Kurs zur Bearbeitung von Datenrahmen in R aus.