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Cours

Combiner des données avec data.table en R

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 08/2024

Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.

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RData Manipulation

4 h

13 vidéos

47 Exercices

3,950 XP

17,317

Certificat de formation

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Description du cours

Dans le monde réel, les jeux de données sont souvent répartis sur plusieurs tables, alors que la plupart des fonctions d’analyse de données en R sont conçues pour fonctionner sur une seule table. Dans ce cours, vous apprendrez à combiner efficacement des jeux de données en une table unique avec data.table. Vous verrez comment ajouter des colonnes d’une table à une autre, comment filtrer une table en fonction d’observations présentes dans une autre, et comment identifier des enregistrements à travers plusieurs tables selon des critères complexes. Au passage, vous apprendrez à diagnostiquer des opérations de jointure qui échouent et les bonnes pratiques pour travailler avec des jeux de données complexes. Une fois ce cours terminé, vous serez en bonne voie pour devenir un expert de data.table !

Prérequis

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

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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

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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

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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

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Combiner des données avec data.table en R

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