处理R中连接的多个表的最佳方法是什么？

如果您在星形模式中有3个表。像这样的。其中我有一个虚拟表dt1，它依赖于dt2和dt3

library(data.table)

一种方法是编写这样的函数

dt1[dt2]
dt2[dt1]
dt1[dt3]
dt3[dt1]

---

rememberJoin您可以查看如何将所有查找表绑定在一起

Join <- list(
dt1dt2 = c( x1 = "x2"),
dt2dt1 = c( x2 = "x1"),
dt3dt1 = c( y3 = "y1"),
dt1dt3 = c( y1 = "y3")
)

dt1[dt2, on = Join$dt1dt2]
dt2[dt1, on = Join$dt2dt1]
dt3[dt1, on = Join$dt3dt1]


如果您必须有一个函数调用，这将利用R的计算的惰性。它要求您提前提供查找表，但更符合您的问题。注意：为了减少逻辑语句，此解决方案总是对输入进行重新排序。也就是说，
rememberJoin2（dt1，dt2）
的计算结果与
rememberJoin2（dt2，dt1）
的计算结果相同，否则它看起来太乱了

dt_dummy = dt1
dt_lookup = rbindlist(list(dt2, dt3[, .(y2 = y3, x2 = x3)]), idcol = 'ID')

dt_dummy[dt_lookup, on = .(x1 = x2), nomatch = 0L]
dt_dummy[dt_lookup, on = .(y1 = x2), nomatch = 0L]

dt1\u lookup=c（'x1'，'y1'）
dtx_lookup=c（'x2'，'y3'）
还记得Join2我刚刚发现一个与同一问题相关的软件包。这里提到它只是为了参考


它记录了本地r数据帧的所有连接。必须看一下。
你能详细说明一下为什么有4种组合吗？y3匹配y1但x1匹配x2的逻辑是什么？这只是我创建的一个虚拟数据，用来显示dt1依赖于dt2和dt3。。。因此，可以有两个表以2种方式连接，即4种方式DT1[dt2]；dt2[dt1]；dt1[dt3]；dt3[dt1]；我现在想做的就是探索数据。这是我可以访问的整个数据库快照。我已经在多个CSV中导入了它们。您可以检查dwtools包，它有一个批连接功能，在data.table包中有一个FR。您可以将您的用例放在那里，这样我们就可以确保在实现该特性时不会遗漏它。
Join <- list(
dt1dt2 = c( x1 = "x2"),
dt2dt1 = c( x2 = "x1"),
dt3dt1 = c( y3 = "y1"),
dt1dt3 = c( y1 = "y3")
)

dt1[dt2, on = Join$dt1dt2]
dt2[dt1, on = Join$dt2dt1]
dt3[dt1, on = Join$dt3dt1]


dt_dummy = dt1
dt_lookup = rbindlist(list(dt2, dt3[, .(y2 = y3, x2 = x3)]), idcol = 'ID')

dt_dummy[dt_lookup, on = .(x1 = x2), nomatch = 0L]
dt_dummy[dt_lookup, on = .(y1 = x2), nomatch = 0L]

dt1_lookup = c('x1', 'y1')
dtx_lookup = c('x2', 'y3')

rememberJoin2 <- function(t1, t2){
  l = list(substitute(t1), substitute(t2))

  #extract the number from dt#
  n <- vapply(l, function(x) as.integer(gsub("dt", "", deparse(x))), 0L)

  if(n[1] == n[2]) stop('must provide different data.tables to join')

  r <- rank(n)

  eval(
    substitute(X[Y, on = .(Xkey == Ykey)],
               list(X = l[[r[1]]],
                    Y = l[[r[2]]],
                    Xkey = as.name(dt1_lookup[max(n) - 1]), 
                    Ykey = as.name(dtx_lookup[max(n) - 1])
                    )
               )
    )
}

rememberJoin2(dt1, dt2)
rememberJoin2(dt2, dt1)