为什么data.tables的X [Y]联接不允许完全外部联接或左联接？

Question

这是关于data.table连接语法的一个哲学问题。我发现data.tables有越来越多的用途，但仍在学习...

X[Y]data.tables的联接格式非常简洁，方便且有效，但是据我所知，它仅支持内部联接和正确的外部联接。要获得左侧或完全外部联接，我需要使用merge：

X[Y, nomatch = NA] -Y中的所有行-右外部联接（默认）

X[Y, nomatch = 0] -仅X和Y都匹配的行-内部联接

merge(X, Y, all = TRUE) -X和Y的所有行-完全外部联接

merge(X, Y, all.x = TRUE) -X中的所有行-左外部联接

在我看来，如果X[Y]连接格式支持所有4种连接类型，那将很方便。是否仅支持两种类型的联接？

对我来说，nomatch = 0和nomatch = NA参数值对于正在执行的动作不是很直观。这是我更容易理解和记忆的merge语法：all = TRUE，all.x = TRUE和all.y = TRUE。由于X[Y]操作merge远不止于match，因此为什么不对merge联接使用语法而不是match函数的nomatch参数呢？

以下是4种连接类型的代码示例：

# sample X and Y data.tables

library(data.table)

X <- data.table(t = 1:4, a = (1:4)^2)

setkey(X, t)

X

#    t  a

# 1: 1  1

# 2: 2  4

# 3: 3  9

# 4: 4 16

Y <- data.table(t = 3:6, b = (3:6)^2)

setkey(Y, t)

Y

#    t  b

# 1: 3  9

# 2: 4 16

# 3: 5 25

# 4: 6 36

# all rows from Y - right outer join

X[Y]  # default

#  t  a  b

# 1: 3  9  9

# 2: 4 16 16

# 3: 5 NA 25

# 4: 6 NA 36

X[Y, nomatch = NA]  # same as above

#    t  a  b

# 1: 3  9  9

# 2: 4 16 16

# 3: 5 NA 25

# 4: 6 NA 36

merge(X, Y, by = "t", all.y = TRUE)  # same as above

#    t  a  b

# 1: 3  9  9

# 2: 4 16 16

# 3: 5 NA 25

# 4: 6 NA 36

identical(X[Y], merge(X, Y, by = "t", all.y = TRUE))

# [1] TRUE

# only rows in both X and Y - inner join

X[Y, nomatch = 0]  

#    t  a  b

# 1: 3  9  9

# 2: 4 16 16

merge(X, Y, by = "t")  # same as above

#    t  a  b

# 1: 3  9  9

# 2: 4 16 16

merge(X, Y, by = "t", all = FALSE)  # same as above

#    t  a  b

# 1: 3  9  9

# 2: 4 16 16

identical( X[Y, nomatch = 0], merge(X, Y, by = "t", all = FALSE) )

# [1] TRUE

# all rows from X - left outer join

merge(X, Y, by = "t", all.x = TRUE)

#    t  a  b

# 1: 1  1 NA

# 2: 2  4 NA

# 3: 3  9  9

# 4: 4 16 16

# all rows from both X and Y - full outer join

merge(X, Y, by = "t", all = TRUE)

#    t  a  b

# 1: 1  1 NA

# 2: 2  4 NA

# 3: 3  9  9

# 4: 4 16 16

# 5: 5 NA 25

# 6: 6 NA 36

更新：data.table v1.9.6引入了on=语法，该语法允许临时连接除主键以外的其他字段。jangorecki对问题的答案如何连接（合并）数据框（内部，外部，左侧，右侧）？提供了data.table可以处理的其他联接类型的一些示例。

Answer 1

引用data.table FAQ 1.11 X[Y]和之间有什么区别merge(X, Y)？X[Y] 是联接，使用Y（或Y的键，如果有的话）作为索引查找X的行。Y[X] 是一个联接，使用X（或X的键，如果有的话）查找Y的行merge(X,Y)同时执行两种方式。X[Y]和的行数Y[X]通常不同，而merge(X,Y)和返回的行数merge(Y,X)相同。但是错过了要点。大多数任务需要在连接或合并后对数据执行某些操作。为什么合并所有数据列，然后只使用它们的一小部分？您可能会建议&nbsp; merge(X[,ColsNeeded1],Y[,ColsNeeded2])，但这要求程序员确定需要哪些列。X[Y,jdata.table中的]为您完成所有这些工作。在编写时X[Y,sum(foo*bar)]，data.table会自动检查j表达式以查看其使用的列。它只会将这些列作为子集；其他被忽略。仅为j使用的列创建内存，并且Y列在每个组的上下文中均享受标准的R回收规则。假设fooin中X，bar在中Y（以及中的20个其他列Y）。是不是X[Y,sum(foo*bar)] 比合并所有浪费的子集更快地编写程序和更快地运行？如果您想要左外连接 X[Y]le <- Y[X]mallx <- merge(X, Y, all.x = T)# the column order is different so change to be the same as `merge`setcolorder(le, names(mallx))identical(le, mallx)# [1] TRUE如果要完全外部联接# the unique values for the keys over both data setsunique_keys <- unique(c(X[,t], Y[,t]))Y[X[J(unique_keys)]]##&nbsp; &nbsp;t&nbsp; b&nbsp; a## 1: 1 NA&nbsp; 1## 2: 2 NA&nbsp; 4## 3: 3&nbsp; 9&nbsp; 9## 4: 4 16 16## 5: 5 25 NA## 6: 6 36 NA# The following will give the same with the column order X,YX[Y[J(unique_keys)]]