R data.table: как я могу объединить список data.tables?

У меня есть длинный список data.tables. Я хочу объединить (внутреннее соединение) их все в одну таблицу данных.

С dplyr и purrr я могу:

dt1 <- data.table(cbind(letters[1:10], 1:10))
dt2 <- data.table(cbind(letters[3:12], 3:12))
dt3 <- data.table(cbind(letters[5:15], 5:15))

dtl <- list(dt1, dt2, dt3)

library(dplyr)
library(purrr)
merged <- dtl %>% reduce(inner_join, by='V1')

Как я могу сделать это с помощью data.table?

К вашему сведению, есть открытая проблема с предложениями по mergelist и связанным с ними функциям. Текущий подход заключается в использовании Reduce(...).

— 10.12.2020 19:28

r data.table

10.12.2020 19:10

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

714

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Мы можем использовать присоединиться on

library(data.table)
na.omit(Reduce(function(x, y) x[y, on = .(V1)], dtl))

Спасибо. Из того, что я могу проверить, решение data.table не намного быстрее, чем мой текущий dplyr + purrr, который в миллион раз приятнее читать...

— 11.12.2020 12:59

@francoiskroll хорошо, спасибо за комментарий. Я думал, что вопрос был о том, как это сделать в data.table

— 11.12.2020 17:39

О да, это было очень жаль! Думаю, я просто разочарован, что нет большой разницы, как и во всем data.table :)

— 11.12.2020 17:49

@francoiskroll все в порядке. В большинстве случаев data.table эффективен. Я не знал, что в этом случае будет большая разница

— 11.12.2020 17:50

10.12.2020 19:11