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Die grundlegenden Konzepte der Datenzusammenführung Sie können Daten zusammenführen und so Diagramme, Tabellen und Steuerelemente erstellen, denen mehrere Datenquellen zugrunde liegen. Beispielsweise ist es möglich, Daten aus verschiedenen BigQuery-Tabellen zusammenführen, etwa Kundendaten und Bestelldetails, und diese Informationen dann in einer gemeinsamen Data Studio-Tabelle zu visualisieren. Data studio daten zusammenfügen program. Sie können auch kombinierte Daten aus Ihren Google Ads- und Analytics-Konten auf einer Zeitachse darstellen, um eine ganzheitliche Übersicht der Leistung Ihrer Werbekampagnen zu erhalten. Unterschiede zwischen Zusammenführungen und Datenquellen Beim Zusammenführen von Daten wird eine Ressource erstellt, die sogenannte Zusammenführung. Zusammenführungen sind mit Datenquellen vergleichbar, da sie Daten für Diagramme und Steuerelemente in Ihrem Bericht liefern. Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede: Die Daten in Zusammenführungen stammen aus mehreren Datenquellen. Zusammenführungen sind immer in den Bericht eingebettet, in dem sie erstellt wurden.
Dann wählen Sie einen Join-Key, in unserem Beispiel führen wir unsere Datenquellen nach Datum zusammen. Kombinierte Datenquellen konfigurieren Wenn Sie Ihre Datenquellen aus dem Ressourcenmenü kombiniert haben, können Sie die Zusammenführung auf der gleichen Seite weiter konfigurieren. Wenn Sie Widgets kombiniert haben, um Ihre Daten zu kombinieren, navigieren Sie einfach zu Resource > Manage blended data. Auf dieser Seite können Sie Ihre kombinierte Datenquelle auf verschiedene Arten weiter konfigurieren. Hier sind einige der möglichen Änderungen, die Sie vornehmen können: 1) Den Join-Key ändern Der primäre Join-Key, den wir verwendet haben, ist Date. Es gibt jedoch viele Szenarien, in denen wir Daten auf der Grundlage eines anderen Schlüssels zusammenführen möchten, zum Beispiel: Gerät oder Land. Wenn Sie sich nicht sicher sind, was ein Join-Key ist oder wie man ihn verwendet, werfen Sie einen Blick auf diese Erklärung der Verknüpfung von Datentabellen. Dynamische Zusammenführung von Daten leicht gemacht - DEPT®. 2) Zusätzliche Join-Keys hinzufügen Neben der Änderung des Join-Keys können Sie auch weitere Join-Keys hinzufügen.
Kombinieren von großen Dataframes in R Die vorherigen Beispiele funktionieren gut mit kleinen Dataframe mit ein paar Zeilen und 2 oder 3 Spalten. Aber wenn Sie große Datensätze mit vielen Zeilen und einer beliebigen Anzahl von Spalten zusammenführen müssen, könnte es besser sein, eine Funktion zu schreiben, die diese Aufgabe schneller erledigt, wie die folgende: quickmerge <- function(df1, df2) { <- names(df1) <- names(df2) <- setdiff(, ) if(length() > 0) { for(i in 1:length()) { df2[[i]] <- NA}} df1[[i]] <- NA}} return(rbind(df1, df2))} Diese Funktion beginnt mit dem Vergleich der Spaltennamen in den Dataframe und fügt dann die notwendigen Spalten hinzu, um sie gleich zu machen. Schließlich verwendet sie die Funktion rbind, um die Zeilen zu kombinieren und das Ergebnis zurückzugeben. Um die Funktion aufzurufen, verwenden Sie: z <- quickmerge(x, y) Der vollständige Beispielcode lautet wie folgt. 7 Tipps für das Google Data Studio | Formeln, Filter, Segmente und mehr. quickmerge <- function(df1, df2) { x <- (a=c(218, 415, 339), b=c(25, 19, 43), c=c(950, 872, 645)) z <- quickmerge(x, y) print(z) Verwandter Artikel - R Data Frame Entfernen Sie doppelte Zeilen nach Spalte in R Erstellen Sie einen großen DataFrame in R Finden Sie maximale Absolutwerte nach Zeile im DataFrame in R Zwei DataFrame mit unterschiedlicher Zeilenanzahl in R. zusammenführen