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Tengo números de serie y dos tablas separadas con las posiciones. Colocando los datos uno al lado del otro para mostrar para cada número de serie qué ubicación muestra cada conjunto de datos para cada número de serie, quiero comparar los conjuntos de datos. Así: Número de serieConjunto de datos 1Conjunto de datos 21234Ubicación 1Ubicación 15678Ubicación 2Ubicación 5 Lo que me gustaría hacer es crear una tabla calculada que unifica y elimina los duplicados de los números de serie de ambos conjuntos de datos. Luego puedo unir ambos conjuntos de datos con esa tabla y crear una cuadrícula que devuelva todos los números de serie de la tabla medida con la primera posición del conjunto de datos 1 y la primera ubicación del conjunto de datos 2. Pero no hay una fórmula: Números de serie = DISTINTO (RESUMEN) (Conjunto de datos 1, Conjunto de datos 1, Serie) y RESUMEN (Conjunto de datos 2). ¿O hay una forma más simple de lograr el resultado que busco? (Algunos problemas… En ambos conjuntos de datos, hay casos de números de serie duplicados, y ambos conjuntos de datos tienen números de serie que no están en los otros conjuntos de datos).

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Es inusual que se utilice una sola tabla de datos en un análisis de datos. En la práctica, se suelen tener varias tablas relacionadas con un análisis, y para integrarlas se necesitan recursos versátiles. Hay tres familias de verbos en dplyr, que funcionan con dos tablas a la vez:
Puedes combinar variables de múltiples tablas usando uniones mutantes. Tomemos los datos de nycflights13, por ejemplo. Tenemos los detalles del vuelo con una abreviatura de la aerolínea en una tabla, y tenemos un mapa entre las abreviaturas y los nombres completos en otra. Para añadir nombres de aerolíneas a la información de vuelo, puedes usar «join»:
Cada unión mutante, así como x e y, toma un argumento por el cual controla qué variables se utilizan en las dos tablas para ajustar las observaciones. Como demuestro a continuación con varias tablas de nycflights13, hay algunas maneras de definirlo:
Por defecto, NULL. Las dos variables que aparecen en ambas tablas serán usadas por dplyr, una unión natural. Las tablas de vuelos y meteorológicas, por ejemplo, coinciden con sus variables comunes: año, mes, día, período y origen.

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Kamil es un aficionado al aprendizaje de las máquinas y trabaja como desarrollador de Java. Le encanta el código limpio y la transformación de datos interesantes en poderosos gráficos. Al convertirse en miembro de la Asociación ML in PL, una organización que apoya a la comunidad de aprendizaje automático en Polonia, su propósito de dar a los individuos acceso a la información se cumple. Le gusta jugar a los videojuegos en su tiempo libre.
Puede asumir que si acaba de estudiar JOINs en SQL, está limitado a dos tablas. Esta idea puede ser difícil de entender, y la idea de que JOINs puede ser mucho más complejo puede ser muy aterradora al principio. Eso no es espantoso. La realidad es que puedes expandir este concepto a tres o incluso más tablas rápidamente. Mira abajo en la consulta:
Puedes ver las tablas, sus columnas, los tipos de datos de las columnas, y las referencias entre tablas en el diagrama de entidad-relación (ERD) anterior. Por ejemplo, hay una conexión entre las tablas del estudiante y el curso del estudiante. Cada estudiante puede estar conectado a varias filas de la tabla del curso del estudiante. Ver el artículo Notación de Pata de Cuervo en el blog de Vertabelo para más información sobre la interpretación de un esquema.

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Una de las tareas más difíciles de Excel es la combinación de datos de varias tablas. Si planeas hacerlo manualmente, puedes perder horas averiguando que información vital ha sido desordenada. Puedes confiar en las fórmulas de VLOOKUP e INDEX MATCH si eres un experto en Excel. Una macro, crees, podría hacer el trabajo en poco tiempo, si supieras cómo. Su ahorro de tiempo puede ser una buena noticia para todos los usuarios de Excel – Power Query o Merge Tables Wizard. El rango es tuyo.
En Excel 2016 y Excel 2019, Power Query es una función incorporada, pero también puede descargarse y utilizarse como complemento en Excel 2010 y Excel 2013. Algunas ventanas que se ven diferentes en versiones anteriores a las imágenes de este tutorial que fueron capturadas en Excel 2016.
Deben tener al menos una columna común para que las tablas se combinen correctamente (también denominada columna de identificación común o columna clave o identificador único). Además, en las columnas comunes sólo deben utilizarse valores únicos, sin repeticiones.
Por ejemplo, agreguemos 3 tablas basadas en las columnas comunes de ID de pedido y de vendedor. Tenga en cuenta que nuestras tablas tienen diferentes números de fila, y mientras que en la columna Vendedor, la Tabla 1 tiene duplicados, la Tabla 3 sólo tiene entradas únicas.