r – 与数据库非连接

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了r – 与数据库非连接前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我有一个关于“非连接”的data.table成语的问题,灵感来自Iterator的 question.这里有一个例子:
  1. library(data.table)
  2.  
  3. dt1 <- data.table(A1=letters[1:10],B1=sample(1:5,10,replace=TRUE))
  4. dt2 <- data.table(A2=letters[c(1:5,11:15)],B2=sample(1:5,replace=TRUE))
  5.  
  6. setkey(dt1,A1)
  7. setkey(dt2,A2)

data.tables看起来像这样

  1. > dt1 > dt2
  2. A1 B1 A2 B2
  3. [1,] a 1 [1,] a 2
  4. [2,] b 4 [2,] b 5
  5. [3,] c 2 [3,] c 2
  6. [4,] d 5 [4,] d 1
  7. [5,] e 1 [5,] e 1
  8. [6,] f 2 [6,] k 5
  9. [7,] g 3 [7,] l 2
  10. [8,] h 3 [8,] m 4
  11. [9,] i 2 [9,] n 1
  12. [10,] j 4 [10,] o 1

要查找dt2中的哪些行在dt1中具有相同的键,请将该选项设置为TRUE:

  1. > dt1[dt2,which=TRUE]
  2. [1] 1 2 3 4 5 NA NA NA NA NA

马修在answer年提出,这个“不加入”的成语

  1. dt1[-dt1[dt2,which=TRUE]]

将dt1子集到具有不出现在dt2中的索引的那些行.在我的机器上与data.table v1.7.1我得到一个错误

  1. Error in `[.default`(x[[s]],irows): only 0's may be mixed with negative subscripts

相反,选项nomatch = 0,“非连接”工作

  1. > dt1[-dt1[dt2,which=TRUE,nomatch=0]]
  2. A1 B1
  3. [1,] f 2
  4. [2,] g 3
  5. [3,] h 3
  6. [4,] i 2
  7. [5,] j 4

这是有意的行为吗?

解决方法

据我所知,这是R的一部分
  1. # This works
  2. (1:4)[c(-2,-3)]
  3.  
  4. # But this gives you the same error you described above
  5. (1:4)[c(-2,-3,NA)]
  6. # Error in (1:4)[c(-2,NA)] :
  7. # only 0's may be mixed with negative subscripts

文本错误消息表明它是预期的行为.

这是我最好的猜测,为什么这是预期的行为:

从他们处理NA的方式(例如通常默认为na.rm = FALSE),似乎R的设计者将NA视为携带重要信息,并且不愿意删除这些信息,而没有明确的指示. (幸运的是,设置nomatch = 0给你一个干净的方式通过该指令!)

在这种情况下,设计者的偏好可能解释了为什么NA​​被接受为正数索引,而不是负的索引:

  1. # Positive indexing: works,because the return value retains info about NA's
  2. (1:4)[c(2,3,NA)]
  3.  
  4. # Negative indexing: doesn't work,because it can't easily retain such info
  5. (1:4)[c(-2,NA)]

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