如何在R中实现交叉连接？我知道“merge”可以做内连接，外连接。但我不知道如何在R中实现交叉连接。
由于
答案 0 :(得分：37)
如果速度有问题，我建议您查看优秀的data.table包。在最后的示例中，它比merge快〜90倍。
您没有提供示例数据。如果您只想获得两个（或更多个）列的所有组合，则可以使用CJ（交叉连接）：
library(data.table)
CJ(x=1:2,y=letters[1:3])
# x y
#1: 1 a
#2: 1 b
#3: 1 c
#4: 2 a
#5: 2 b
#6: 2 c
如果你想在两个表上进行交叉连接，我还没有找到使用CJ（）的方法。但您仍然可以使用data.table：
x2<-data.table(id1=letters[1:3],vals1=1:3)
y2<-data.table(id2=letters[4:7],vals2=4:7)
res<-setkey(x2[,c(k=1,.SD)],k)[y2[,c(k=1,.SD)],allow.cartesian=TRUE][,k:=NULL]
res
# id1 vals1 id2 vals2
# 1: a 1 d 4
# 2: b 2 d 4
# 3: c 3 d 4
# 4: a 1 e 5
# 5: b 2 e 5
# 6: c 3 e 5
# 7: a 1 f 6
# 8: b 2 f 6
# 9: c 3 f 6
#10: a 1 g 7
#11: b 2 g 7
#12: c 3 g 7
res行的说明：
setkey(tablename,keycolumns)），将虚拟列添加到另一个表中，然后将它们连接起来。c(k=1,.SD)部分是我发现在开头添加列的一种方式（默认是将它们添加到结尾）。X[Y]。在这种情况下，X是setkey(x2[,c(k=1,.SD)],k)，Y是y2[,c(k=1,.SD)]。allow.cartesian=TRUE告诉data.table忽略重复的键值，并执行笛卡尔联接（之前的版本不需要这样）[,k:=NULL]只是从结果中删除虚拟键。您也可以将其变成一个功能，因此使用起来更清晰：
# Version 1; easier to write:
CJ.table.1 <- function(X,Y)
setkey(X[,c(k=1,.SD)],k)[Y[,c(k=1,.SD)],allow.cartesian=TRUE][,k:=NULL]
CJ.table.1(x2,y2)
# id1 vals1 id2 vals2
# 1: a 1 d 4
# 2: b 2 d 4
# 3: c 3 d 4
# 4: a 1 e 5
# 5: b 2 e 5
# 6: c 3 e 5
# 7: a 1 f 6
# 8: b 2 f 6
# 9: c 3 f 6
#10: a 1 g 7
#11: b 2 g 7
#12: c 3 g 7
# Version 2; faster but messier:
CJ.table.2 <- function(X,Y) {
eval(parse(text=paste0("setkey(X[,c(k=1,.SD)],k)[Y[,c(k=1,.SD)],list(",paste0(unique(c(names(X),names(Y))),collapse=","),")][,k:=NULL]")))
}
以下是一些速度基准：
# Create a bigger (but still very small) example:
n<-1e3
x3<-data.table(id1=1L:n,vals1=sample(letters,n,replace=T))
y3<-data.table(id2=1L:n,vals2=sample(LETTERS,n,replace=T))
library(microbenchmark)
microbenchmark(merge=merge.data.frame(x3,y3,all=TRUE),
CJ.table.1=CJ.table.1(x3,y3),
CJ.table.2=CJ.table.2(x3,y3),
times=3, unit="s")
#Unit: seconds
# expr min lq median uq max neval
# merge 4.03710225 4.23233688 4.42757152 5.57854711 6.72952271 3
# CJ.table.1 0.06227603 0.06264222 0.06300842 0.06701880 0.07102917 3
# CJ.table.2 0.04740142 0.04812997 0.04885853 0.05433146 0.05980440 3
请注意，这些data.table方法比@ danas.zuokas建议的merge方法快得多。在此示例中，具有1,000行的两个表导致具有100万行的交叉连接表。因此，即使您的原始表格较小，结果也会很快变大，速度变得很重要。
最后，data.table的最新版本要求您添加allow.cartesian=TRUE（如在CJ.table.1中）或指定应返回的列的名称（CJ.table.2） 。第二种方法（CJ.table.2）似乎更快，但如果要自动指定所有列名，则需要更复杂的代码。它可能不适用于重复的列名称。 （随意建议更简单的CJ.table.2版本）
答案 1 :(得分：31)
只是all=TRUE？
x<-data.frame(id1=c("a","b","c"),vals1=1:3)
y<-data.frame(id2=c("d","e","f"),vals2=4:6)
merge(x,y,all=TRUE)
来自merge的文档：
如果by和.x和by.y的长度为0（长度为零的向量或NULL），则结果r为x和y的笛卡尔乘积，即dim（r）= c（ nrow（x）* nrow（y），ncol（x）+ ncol（y））。
答案 2 :(得分：6)
如果你想通过data.table来实现，这是一种方式：
cjdt <- function(a,b){
cj = CJ(1:nrow(a),1:nrow(b))
cbind(a[cj[[1]],],b[cj[[2]],])
}
A = data.table(ida = 1:10)
B = data.table(idb = 1:10)
cjdt(A,B)
如上所述，如果你做了很多小连接，并且你不需要一个data.table对象和生成它的开销，那么写一个{{1}可以显着提高速度。使用c++之类的代码块等：
RcppC ++
// [[Rcpp::export]]
NumericMatrix crossJoin(NumericVector a, NumericVector b){
int szA = a.size(),
szB = b.size();
int i,j,r;
NumericMatrix ret(szA*szB,2);
for(i = 0, r = 0; i < szA; i++){
for(j = 0; j < szB; j++, r++){
ret(r,0) = a(i);
ret(r,1) = b(j);
}
}
return ret;
}
用户系统已用完 1.033 0.424 1.462
data.table
n = 1
a = runif(10000)
b = runif(10000)
system.time({for(i in 1:n){
crossJoin(a,b)
}})
用户系统已用完 0.602 0.569 2.452
C ++
system.time({for(i in 1:n){
CJ(a,b)
}})
用户系统已用完 0.660 0.077 0.739
data.table
n = 1e5
a = runif(10)
b = runif(10)
system.time({for(i in 1:n){
crossJoin(a,b)
}})
用户系统已用完 26.164 0.056 26.271
答案 3 :(得分：5)
Usig sqldf：
x <- data.frame(id1 = c("a", "b", "c"), vals1 = 1:3)
y <- data.frame(id2 = c("d", "e", "f"), vals2 = 4:6)
library(sqldf)
sqldf("SELECT * FROM x
CROSS JOIN y")
输出：
id1 vals1 id2 vals2
1 a 1 d 4
2 a 1 e 5
3 a 1 f 6
4 b 2 d 4
5 b 2 e 5
6 b 2 f 6
7 c 3 d 4
8 c 3 e 5
9 c 3 f 6
只是为了记录，使用基础包，我们可以使用by= NULL代替all=TRUE：
merge(x, y, by= NULL)
答案 4 :(得分：3)
这是几年前提出的，但是您可以使用tidyr::crossing()进行交叉联接。绝对是最简单的解决方案。
library(tidyr)
league <- c("MLB", "NHL", "NFL", "NBA")
season <- c("2018", "2017")
tidyr::crossing(league, season)
#> # A tibble: 8 x 2
#> league season
#> <chr> <chr>
#> 1 MLB 2017
#> 2 MLB 2018
#> 3 NBA 2017
#> 4 NBA 2018
#> 5 NFL 2017
#> 6 NFL 2018
#> 7 NHL 2017
#> 8 NHL 2018
由reprex package（v0.2.0）于2018-12-08创建。
答案 5 :(得分：2)
使用合并功能及其可选参数：
内部联接：merge（df1，df2）将适用于这些示例，因为R通过公共变量名自动加入帧，但您很可能希望指定merge（df1，df2，by =“CustomerId”）来制作确保您只匹配所需的字段。如果匹配变量在不同的数据框中具有不同的名称，也可以使用by.x和by.y参数。
Outer join: merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all = TRUE)
Left outer: merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.x = TRUE)
Right outer: merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.y = TRUE)
Cross join: merge(x = df1, y = df2, by = NULL)
答案 6 :(得分：0)
我不知道使用 data.frame的内置方法，但这并不难。
@danas显示有一种简单的内置方式，但我会留下我的答案，以防它对其他用途有用。
cross.join <- function(a, b) {
idx <- expand.grid(seq(length=nrow(a)), seq(length=nrow(b)))
cbind(a[idx[,1],], b[idx[,2],])
}
并显示它适用于一些内置数据集：
> tmp <- cross.join(mtcars, iris)
> dim(mtcars)
[1] 32 11
> dim(iris)
[1] 150 5
> dim(tmp)
[1] 4800 16
> str(tmp)
'data.frame': 4800 obs. of 16 variables:
$ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
$ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
$ disp : num 160 160 108 258 360 ...
$ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
$ drat : num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
$ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
$ qsec : num 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
$ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
$ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ gear : num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
$ carb : num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
$ Sepal.Length: num 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
答案 7 :(得分：0)
我很想知道是否存在便捷方式来交叉连接两个data.tables。我经常这样做，最终我滚动了自己的功能，以至于其他人可能会有所帮助
library(data.table)
cartesian_join <- function(i, j){
# Cartesian join of two data.tables
# If i has M rows and j has N rows, the result will have M*N rows
# Example: cartesian_join(as.data.table(iris), as.data.table(mtcars))
# Check inputs
if(!is.data.table(i)) stop("'i' must be a data.table")
if(!is.data.table(j)) stop("'j' must be a data.table")
if(nrow(i) == 0) stop("'i' has 0 rows. Not sure how to handle cartesian join")
if(nrow(j) == 0) stop("'j' has 0 rows. Not sure how to handle cartesian join")
# Do the join (use a join column name that's unlikely to clash with a pre-existing column name)
i[, MrJoinyJoin := 1L]
j[, MrJoinyJoin := 1L]
result <- j[i, on = "MrJoinyJoin", allow.cartesian = TRUE]
result[, MrJoinyJoin := NULL]
i[, MrJoinyJoin := NULL]
j[, MrJoinyJoin := NULL]
return(result[])
}
foo <- data.frame(Foo = c(1,2,3))
foo
Foo
1 1
2 2
3 3
bar <- data.frame(Bar = c("a", "b", "c"))
bar
Bar
1 a
2 b
3 c
cartesian_join(as.data.table(foo), as.data.table(bar))
Bar Foo
1: a 1
2: b 1
3: c 1
4: a 2
5: b 2
6: c 2
7: a 3
8: b 3
9: c 3
答案 8 :(得分：0)
对于 data.table 使用
dt1[, as.list(dt2), by = names(dt1)]
请注意，这仅在没有重复的行时有效。