歷經三天病懨懨的日子後，今天要來紀錄的是由欄位配對判斷進行資料表連接(Column Matching for Joins)

建立範例資料

library(dplyr)

# 建立表格 x
x <- tribble(
  ~A,  ~B, ~C,
  "a", "t",  1,
  "b", "u",  2,
  "c", "v",  3
)

# 建立表格 y
y <- tribble(
  ~A,  ~B, ~D,
  "a", "t",  3,
  "b", "u",  2,
  "d", "w",  1
)

以下針對不同的 left_join() 使用情境進行演示

1. 匹配相同名稱的欄位
   當兩個資料表的欄位名稱相同時，可以使用 join_by() 指定欄位進行匹配：

# 使用相同名稱的欄位 A 進行匹配
result1 <- left_join(x, y, by = join_by(A))

print(result1)

2. 匹配多個相同名稱的欄位
   當兩個資料表的多個欄位名稱相同時，可以同時指定多個欄位進行匹配：

# 使用欄位 A 和 B 進行匹配
result2 <- left_join(x, y, by = join_by(A, B))

print(result2)

3.匹配不同名稱的欄位
當兩個資料表的欄位名稱不相同時，可以使用邏輯語句來指定匹配的欄位：

# 使用 C 與 D 進行匹配，雖然它們的名稱不同
result3 <- left_join(x, y, by = join_by(C == D))

print(result3)

4.使用後綴解決名稱衝突
如果合併後兩個資料表中有相同名稱的欄位，suffix 參數可以幫助我們自定義這些欄位的後綴：

# 使用 C 與 D 進行匹配，並指定欄位後綴
result4 <- left_join(x, y, by = join_by(C == D), suffix = c("1", "2"))

print(result4)

參考資料：

1. Data transformation with dplyr :: Cheatsheet