&引用；“不加入”；在R

我正在寻找一种快速的方法来实现“不连接”（即保留未合并的行，或内部连接的反向）。我一直在做的是使用data.table表示X和Y，然后设置key。例如：

require(data.table)

X <- data.table(category = c('A','B','C','D'), val1 = c(0.2,0.3,0.8,0.7))
Y <- data.table(category = c('B','C','D','E'), val2 = c(2,3,5,7))
XY <- merge(X,Y,by='category')

> XY
   category val1 val2
1:        B  0.3    2
2:        C  0.8    3
3:        D  0.7    5

试试这个。 首先，将“all”设置为“TRUE”进行合并。然后取出所有完整的箱子：

XY_All <- merge(X,Y,by='category',all=TRUE)
notXY  <- XY_All[!complete.cases(XY_All),]

XY\u全部
编辑：
既然有人要求解释，下面是发生的情况：

第一个
anti_join（）
函数返回
X
中的行，这些行在
Y
中没有匹配的行，匹配由连接的对象确定。第二种则相反
rbind_list（）
只需获取其输入的结果，并将其与来自其每个输入的所有观察值合并成一个
tbl
，将缺少的变量数据替换为
NA
，您可以使其更简洁，如下所示：

setkey(X,category)
setkey(Y,category)

rbind(X[!Y], Y[!X], fill = TRUE)

X <- data.table(category = c('A','B','C','D'), val1 = c(0.2,0.3,0.8,0.7),key = "category")
Y <- data.table(category = c('B','C','D','E'), val2 = c(2,3,5,7), key = "category")
notXY <- merge(X,Y,all = TRUE)[!merge(X,Y)]

X
查看反联接的一种方法是，需要将来自X而不是Y的观测值和来自Y而不是X的观测值连接在一起。这可以通过如上所示的一个步骤实现
 只有在合并的表的任何其他列中没有任何
NA
值时，这才有效。根据@tanvach的要求，我认为这很好。不幸的是，MrFlick是对的，真正的数据集包含很多NAs。但我喜欢这个解决方案在不设置键的情况下的工作方式，所以请进行投票！现在不是在R-console前，但我相信您应该能够使用类似于
X[！Y]
的东西，但它不是这样工作的。要获得反_连接的预期结果，您需要
merge（反_连接（X，Y，by='category'）、反_连接（Y，X，by='category'）、by='category'，all=TRUE）
Sorry。还有一个步骤：）除了代码之外，还应该包括一个解释，说明您正在做什么以及为什么它会回答这个问题。@azurefrog这是您的解释：）此解决方案不需要1）转换为数据。表2）在合并之前设置键。向你致敬！（尽管如果专门使用data.table，AnyKey的解决方案可能更方便，因为anti_join会将其转换为data.frame）这会将A和E的值压缩为标记为“val1”，而0.2=val1表示A，7=val2表示Egod point。只是换了。这个解决方案不涉及笛卡尔连接。几乎，我喜欢它！我会接受这个优雅的解决方案，如果没有其他人提出另一个没有预设键。
XY_All <- merge(X,Y,by='category',all=TRUE)
notXY  <- XY_All[!complete.cases(XY_All),]

require(dplyr)
rbind_list(anti_join(X, Y), anti_join(Y, X))

setkey(X,category)
setkey(Y,category)

rbind(X[!Y], Y[!X], fill = TRUE)

X <- data.table(category = c('A','B','C','D'), val1 = c(0.2,0.3,0.8,0.7),key = "category")
Y <- data.table(category = c('B','C','D','E'), val2 = c(2,3,5,7), key = "category")
notXY <- merge(X,Y,all = TRUE)[!merge(X,Y)]

require(dplyr)
notXY = merge(X[!X$category %in% Y$category,], Y[!Y$category %in% X$category,],by = 
"category",all = TRUE)