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Curso

Unir datos con data.table en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 8/2024

Este curso te enseñará cómo combinar y fusionar conjuntos de datos con data.table.

Comienza el curso gratis

RData Manipulation

4 h

13 vídeos

47 Ejercicios

3,950 XP

17,317

Certificado de logros

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Prueba para empresas

Descripción del curso

En el mundo real, los conjuntos de datos suelen estar repartidos en muchas tablas, mientras que la mayoría de las funciones de análisis en R están pensadas para trabajar con una sola tabla. En este curso, aprenderás a combinar de forma eficaz conjuntos de datos en tablas únicas usando data.table. Verás cómo añadir columnas de una tabla a otra, cómo filtrar una tabla basándote en observaciones de otra, y cómo identificar registros en varias tablas que cumplan criterios complejos. Por el camino, aprenderás a diagnosticar uniones fallidas y buenas prácticas para trabajar con conjuntos de datos complejos. Al terminar este curso, estarás bien encaminado para convertirte en un experto en data.table.

Requisitos previos

Data Manipulation with data.table in R

1

Joining Multiple data.tables

This chapter will show you how to perform simple joins that will enable you to combine information spread across multiple tables.

Welcome to the course

Exploring data.tables

Identifying join keys

Multiple data.tables, multiple keys

The merge function

Left and right joins

Mastering simple joins

Iniciar capítulo

2

Joins Using data.table Syntax

In this chapter you will perform joins using the data.table syntax, set and view data.table keys, and perform anti-joins.

Joins using data.table syntax

Right join with the data.table syntax

Inner join with the data.table syntax

Setting and viewing data.table keys

Setting keys

Getting keys

Incorporating joins into your data.table workflow

Exploring the Australian population

Finding multiple matches

Exploring world life expectancy

Iniciar capítulo

3

Diagnosing and Fixing Common Join Problems

This chapter will discuss common problems and errors encountered when performing data.table joins and show you how to troubleshoot and avoid them.

Complex keys

Keys with different names

Multi-column keys

Multi-key, single-key

Tricky columns

Column name suffixes

Joining a data.frame

Duplicate matches

Joining with missing values

Filtering duplicates

Joining and filtering duplicates

Iniciar capítulo

4

Concatenating and Reshaping data.tables

In the last chapter of this course you'll learn how to concatenate observations from multiple tables together, how to identify observations present in one table but not another, and how to reshape tables between long and wide formats.

Concatenating two or more data.tables

Concatenating data.table variables

Concatenating a list of data.tables

Set operations

Identifying observations shared by multiple tables

Removing duplicates while combining tables

Identifying observations unique to a table

Melting data.tables

Melting a wide table

Casting data.tables

Casting a long table

Casting multiple columns

Splitting by multiple groups

Iniciar capítulo

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