为什么 data.tables 的 X[Y] 连接不允许完全外连接或左连接？
这是一个关于 data.table 连接语法的哲学问题。我发现 data.tables 的用途越来越多，但仍在学习...
data.tables 的连接格式 X[Y] 非常简洁、方便和高效，但据我所知，它只支持内连接和右外连接。要获得左外连接或全外连接，我需要使用 merge：
X[Y, nomatch = NA] -- Y 中的所有行 -- 右外连接（默认）
X[Y, nomatch = 0] -- 只有在 X 和 Y 中都匹配的行 -- 内连接
merge(X, Y, all = TRUE) -- X 和 Y 中的所有行 -- 全外连接
merge(X, Y, all.x = TRUE) -- X 中的所有行 -- 左外连接
在我看来，如果 X[Y] 连接格式支持所有 4 种连接类型会很方便。是否有理由只支持两种类型的连接？
对我来说，nomatch = 0 和 nomatch = NA 参数值对于正在执行的操作不是很直观。我更容易理解和记住 merge 语法：all = TRUE、all.x = TRUE 和 all.y = TRUE。由于 X[Y] 操作与 merge 的相似性远大于 match，为什么不使用 merge 语法而不是 match 函数的 nomatch 参数？
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，它允许在主键以外的字段上进行临时连接。问题 How to join (merge) data frames (inner, outer, left, right)? 的 jangorecki's answer 提供了 data.table 可以处理的其他连接类型的一些示例。
unique() 下面的完全连接方法比 rbind(Y[X],X[Y]) 更可取，因为 rbind 将涉及复制表。那正确吗？
unique(c(unique(X[,t]), unique(Y[,t])) - 这应该更节省内存，因为它只组合两个将小于或等于行数的列表X 和 Y。
引用 data.table FAQ 1.11 What is the difference between X[Y] and merge(X, Y)?
X[Y] 是一个连接，使用 Y（或 Y 的键，如果有的话）作为索引来查找 X 的行。 Y[X] 是一个连接，使用 X（或 X 的键，如果有的话）查找 Y 的行，merge(X,Y) 同时进行两种方式。 X[Y] 和 Y[X] 的行数通常不同，而 merge(X,Y) 和 merge(Y,X) 返回的行数是相同的。但是这忽略了要点。大多数任务都需要在连接或合并后对数据执行某些操作。为什么要合并所有数据列，然后只使用其中的一小部分？您可能会建议 merge(X[,ColsNeeded1],Y[,ColsNeeded2])，但这需要程序员确定需要哪些列。 data.table 中的 X[Y,j] 为您一步完成所有这些。当您编写 X[Y,sum(foo*bar)] 时，data.table 会自动检查 j 表达式以查看它使用了哪些列。它只会对这些列进行子集化；其他的被忽略。仅为 j 使用的列创建内存，并且 Y 列在每个组的上下文中享受标准的 R 回收规则。假设 foo 在 X 中，而 bar 在 Y 中（以及 Y 中的 20 个其他列）。 X[Y,sum(foo*bar)] 不是比将所有东西合并后跟一个子集更快速地编程和运行吗？
如果您想要 X[Y] 的左外连接
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
如果你想要一个完整的外部连接
# the unique values for the keys over both data sets
unique_keys <- unique(c(X[,t], Y[,t]))
Y[X[J(unique_keys)]]
## t b a
## 1: 1 NA 1
## 2: 2 NA 4
## 3: 3 9 9
## 4: 4 16 16
## 5: 5 25 NA
## 6: 6 36 NA
# The following will give the same with the column order X,Y
X[Y[J(unique_keys)]]
@mnel 的答案是正确的，所以请接受这个答案。这只是跟进，评论太长了。
正如 mnel 所说，通过交换 Y 和 X 获得左/右外连接：Y[X] -vs- X[Y]。因此，该语法支持 4 种连接类型中的 3 种，而不是 2 种，iiuc。
添加第 4 个似乎是个好主意。假设我们添加了 full=TRUE 或 both=TRUE 或 merge=TRUE（不确定最好的参数名称？），那么我之前没有想到 X[Y,j,merge=TRUE] 会因为 FAQ 1.12 中的 BUT 之后的原因有用。现在添加新功能请求并链接回此处，谢谢：
FR#2301 : Add merge=TRUE argument for both X[Y] and Y[X] join like merge() does.
最近的版本加快了 merge.data.table（例如，通过在内部获取浅拷贝以更有效地设置键）。因此，我们正在尝试使 merge() 和 X[Y] 更接近，并为用户提供所有选项以实现完全的灵活性。两者都有优点和缺点。另一个突出的功能要求是：
FR#2033 : Add by.x and by.y to merge.data.table
如果还有其他人，请让他们来。
通过问题中的这一部分：
为什么不使用合并语法而不是 match 函数的 nomatch 参数？
如果您更喜欢 merge() 语法及其 3 个参数 all、all.x 和 all.y，那么只需使用它而不是 X[Y]。认为它应该涵盖所有情况。或者您的意思是为什么参数是 [.data.table 中的单个 nomatch？如果是这样，这只是在常见问题解答 2.14 中看起来很自然的方式：“您能否进一步解释为什么 data.table 受到基础中的 A[B] 语法的启发？”。而且，nomatch 目前只接受两个值 0 和 NA。这可以扩展为负值意味着某些东西，或者 12 意味着使用第 12 行的值来填充 NA，例如，或者 nomatch 将来可能是一个向量，甚至它本身就是一个 data.table。
嗯。 by-without-by 如何与 merge=TRUE 交互？也许我们应该把它交给 datatable-help。
join="all", join="all.x", join="all.y" and join="x.and.y"。不确定这是否更好。
join 这样，好主意。我发布到 datatable-help 所以让我们看看。也许也给data.table一些时间安顿下来。例如，您是否必须by-without-by 并加入继承范围？
join 关键字：X[Y,j,join=string]。连接的可能字符串值建议为：1）“all.y”和“right” -
这个“答案”是一个供讨论的建议：正如我的评论中所指出的，我建议在 [.data.table() 中添加一个 join 参数以启用其他类型的连接，即：X[Y,j,join=string]。除了 4 种普通 join，我还建议支持 3 种 exclusive join 和 cross join。
各种连接类型的 join 字符串值（和别名）建议为：
"all.y" 和 "right" -- 右连接，当前 data.table 默认值 (nomatch=NA) - 所有 Y 行的 NAs 没有 X 匹配； "both" 和 "inner" -- 内连接 (nomatch=0) - 只有 X 和 Y 匹配的行； “all.x”和“left”——左连接——来自X的所有行，不匹配Y的NA：“outer”和“full”——完全外连接——来自X和Y的所有行，不匹配的NA” only.x" 和 "not.y" -- 非连接或反连接返回 X 行，其中没有 Y 匹配 "only.y" 和 "not.x" -- 非连接或反连接返回 Y没有 X 匹配的行 "not.both" -- 互斥连接返回 X 和 Y 行与另一个表不匹配，即异或 (XOR) "cross" -- 交叉连接或笛卡尔积X 的每一行与 Y 的每一行匹配
默认值为 join="all.y"，对应于当前默认值。
“all”、“all.x”和“all.y”字符串值对应于 merge() 参数。 “right”、“left”、“inner”和“outer”字符串可能更适合 SQL 用户。
“both”和“not.both”字符串是我目前最好的建议——但对于内部连接和独占连接，可能有人有更好的字符串建议。 （我不确定“独占”是否是正确的术语，如果“XOR”连接有合适的术语，请纠正我。）
使用 join="not.y" 是 X[-Y,j] 或 X[!Y,j] 非连接语法的替代方法，并且可能更清楚（对我而言），尽管我不确定它们是否相同（data.table 1.8 版中的新功能。 3）。
交叉连接有时很方便，但它可能不适合 data.table 范式。
X[Y,all=T]可能是在 data.table X[Y] 语法中指定完整外连接的一种优雅方式。或X[Y,all.x=T]用于左连接。我想知道为什么它不是这样设计的。只是一个想法。