So speichern und laden Sie eine RDS-Datei in R
Sie erfahren, wie Sie Objekte aus einer .rds-Datei in R speichern und laden. In diesem Blog wird auch behandelt, wie Sie Objekte aus R in LuckyTemplates importieren.
Die Automatisierung Ihrer Datenfilterungs- und -bereinigungsprozesse kann eine enorme Zeitersparnis bedeuten. Im heutigen Tutorial werde ich zeigen, wie Sie Abfragen vergleichen und zusammenführen können, indem Sie Anti Join in Excel mit Power Query verwenden. Das vollständige Video dieses Tutorials können Sie unten in diesem Blog ansehen.
Lassen Sie mich mit dem Szenario beginnen. Wir haben zwei Expertenlisten, die fiktiv erstellt wurden (einige Namen kommen Ihnen vielleicht bekannt vor). Nehmen wir an, ich habe links Python-Experten und rechts LuckyTemplates-Experten. Was ich wissen möchte, ist, dass ich sehe, dass es einige gemeinsame Namen gibt, aber ich möchte herausfinden, wer nur ein Python-Experte und wer nur ein LuckyTemplates-Experte ist. Das ist es, was wir mit Anti Joins erreichen können.
Inhaltsverzeichnis
Vergleichen und Zusammenführen von Abfragen mithilfe von Anti-Joins in LuckyTemplates
Wir können dies in zwei Richtungen tun. Der linke Anti-Join wird hier links an Tisch 1 stehen. Wir werden die Werte herausfinden, die nur in dieser linken Tabelle zu finden sind. Wer macht in diesem Fall nur Python? Der rechte Anti-Join auf der anderen Seite wird die gleiche Idee haben. Wer macht nur LuckyTemplates?
Lassen Sie uns dies in Excel ausführen. In meiner Demonstration werden wir zwei Tische haben. Wir werden die Bevölkerung der USA im Jahr 1950 und dann noch einmal im Jahr 2020 haben. Ich möchte herausfinden, welche Städte nur in einer dieser Tabellen zu finden sind. Probieren wir es also mal aus.
Dies sind die 10 Städte mit der höchsten Einwohnerzahl in den jeweiligen Volkszählungsjahren. Ich möchte wissen, welche einzigartig sind. Wir wissen, dass New York groß ist. Wir wissen, dass Chicago groß ist, aber welche davon waren bei der Volkszählung von 1950 nicht enthalten oder umgekehrt? Das wird mir mit Power Query möglich sein.
Kommen wir zu meinem Abfrageeditor. Ich werde diese Abfrage bearbeiten und zu „ Abfragen als neu zusammenführen“ wechseln .
Wir haben eine Bevölkerung von 1950 und ich werde meine Bevölkerung für 2020 auswählen. Die gemeinsame Beziehung wird „Stadt“ sein und wir wollen eine gemeinsame Art von „ Links Anti- Join“ ; dann klicken Sie auf „OK“.
Wie Sie sehen, gibt es Spiele, die nur im Jahr 1950 verfügbar sind. Wir werden Städte wie Detroit, Cleveland und St. Louis sehen. Diese Städte im Mittleren Westen haben seitdem an Bevölkerung verloren.
Wenn Sie Informationen aus der Volkszählung 2020 eintragen möchten, klicken Sie oben rechts auf die Tabellenspalte ( pop_2020 ). Dort finden Sie diese Spalten, die Sie auswählen können. In diesem Fall mache ich mir über diese Dinge keine wirklichen Sorgen. Ich wollte nur die Namensliste, also lassen wir das jetzt so, wie es ist.
In diesem Sinne werde ich zu meinem Tisch von 1950 zurückkehren. Lassen Sie es uns noch einmal ausführen. Wir wählen „Abfragen als neu zusammenführen“ aus. Wir machen jetzt 2020. Es ist die gleiche Idee – die Beziehung wird Stadt für Stadt sein. Aber dieses Mal werden wir einen Right Anti Join durchführen . Ein rechter Anti-Join wird die Städte zeigen, die erst im Jahr 2020 und nicht im Jahr 1950 sind?
Wir werden hier das Gegenteil erleben. In diesem Fall müssen wir nur auf die Tabelle klicken und schon erhalten wir die Informationen aus der rechten Tabelle. Right Anti Join ist etwas seltener als Left Anti Join.
Damit meine ich, dass es theoretisch dasselbe bewirkt. In diesem Fall sagt es uns, dass es sich hier um die Städte handelt, die nur bei der Volkszählung 2020 gefunden wurden. Wenn wir uns das also ansehen, sehen wir viel Texas, wir sehen Kalifornien usw. Die Sunbelt-Idee, dass Menschen in die südlichen und westlichen Bundesstaaten ziehen, scheint in den Daten zu bestehen.
Zum Schluss schließen und laden wir dies und wählen „Nur Verbindung erstellen“ aus .
Abschluss
Anti-Joins sind wirklich hilfreich. Wenn Sie zwei Datentabellen haben (oder mehrere Datentabellen erstellen möchten) und sehen möchten, welche Änderungen sich aus den beiden ergeben, könnte dies nützlich sein. Wenn Sie beispielsweise herausfinden möchten, welche Kunden keine Bestellung aufgegeben haben, können Sie auch einen Anti-Join verwenden.
Vielleicht möchten Sie einige einzigartige Werte oder einen bestimmten Standort herausfinden oder ob es Produkte gibt, die an einem Ort verkauft werden, an einem anderen jedoch nicht usw. Dies sind einige interessante Möglichkeiten, einen Join zu verwenden. Anti-Joins sind fast wie Filter auf Ihrem Tisch.
Ich hoffe, das hat Sie dazu gebracht, darüber nachzudenken, wie Sie es nutzen könnten. Wenn Sie Anti Joins bereits verwenden, teilen Sie uns mit, wie Sie es verwenden.
Alles Gute!
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