library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.6 v dplyr 1.0.8
## v tidyr 1.2.0 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.2 v forcats 0.5.1
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
Tabel Data Terjadinya Kebakaran Hutan di Pulau Jawa
kebakaranhutan <- data.frame(
Provinsi = c("DKI Jakarta", "Banten", "Jawa Barat", "DI Yogyakarta", "Jawa Tengah", "Jawa Timur"),
"Desa Terdampak Kebakaran Hutan"= c("-", 13, 200, 3, 128, 128),
stringsAsFactors = FALSE)
kebakaranhutan
## Provinsi Desa.Terdampak.Kebakaran.Hutan
## 1 DKI Jakarta -
## 2 Banten 13
## 3 Jawa Barat 200
## 4 DI Yogyakarta 3
## 5 Jawa Tengah 128
## 6 Jawa Timur 128
gunungmeletus <- data.frame(
Provinsi = c("DKI Jakarta", "Banten", "Jawa Barat", "DI Yogyakarta", "Jawa Tengah", "Jawa Timur"),
"Desa Terdampak Gunung Meletus"= c("-", "-", "-", 4, "-", 100),
stringsAsFactors = FALSE)
gunungmeletus
## Provinsi Desa.Terdampak.Gunung.Meletus
## 1 DKI Jakarta -
## 2 Banten -
## 3 Jawa Barat -
## 4 DI Yogyakarta 4
## 5 Jawa Tengah -
## 6 Jawa Timur 100
Menggabungkan Data Provinsi di Pulau Jawa dengan Data Banyak Desa
yang Terdampak
library(dplyr)
datagabungan <- merge(
x = kebakaranhutan,
y = gunungmeletus,
by = 'Provinsi',
all = TRUE
)
datagabungan
## Provinsi Desa.Terdampak.Kebakaran.Hutan Desa.Terdampak.Gunung.Meletus
## 1 Banten 13 -
## 2 DI Yogyakarta 3 4
## 3 DKI Jakarta - -
## 4 Jawa Barat 200 -
## 5 Jawa Tengah 128 -
## 6 Jawa Timur 128 100
Inner Joins antara Data Provinsi di Pulau Jawa dengan Data Banyak
Desa yang Terdampak
InnerJoins <- kebakaranhutan %>%
inner_join(gunungmeletus, by = "Provinsi")
InnerJoins
## Provinsi Desa.Terdampak.Kebakaran.Hutan Desa.Terdampak.Gunung.Meletus
## 1 DKI Jakarta - -
## 2 Banten 13 -
## 3 Jawa Barat 200 -
## 4 DI Yogyakarta 3 4
## 5 Jawa Tengah 128 -
## 6 Jawa Timur 128 100
Outer Joins antara Data Provinsi di Pulau Jawa dengan Data Banyak
desa yang Terdampak
1. A Left Join
leftjoin <- left_join(kebakaranhutan,gunungmeletus)
## Joining, by = "Provinsi"
leftjoin
## Provinsi Desa.Terdampak.Kebakaran.Hutan Desa.Terdampak.Gunung.Meletus
## 1 DKI Jakarta - -
## 2 Banten 13 -
## 3 Jawa Barat 200 -
## 4 DI Yogyakarta 3 4
## 5 Jawa Tengah 128 -
## 6 Jawa Timur 128 100
2. A Right Join
rightjoin <- right_join(kebakaranhutan,gunungmeletus)
## Joining, by = "Provinsi"
rightjoin
## Provinsi Desa.Terdampak.Kebakaran.Hutan Desa.Terdampak.Gunung.Meletus
## 1 DKI Jakarta - -
## 2 Banten 13 -
## 3 Jawa Barat 200 -
## 4 DI Yogyakarta 3 4
## 5 Jawa Tengah 128 -
## 6 Jawa Timur 128 100
3. A FUll Join
fulljoin <- full_join(kebakaranhutan,gunungmeletus)
## Joining, by = "Provinsi"
fulljoin
## Provinsi Desa.Terdampak.Kebakaran.Hutan Desa.Terdampak.Gunung.Meletus
## 1 DKI Jakarta - -
## 2 Banten 13 -
## 3 Jawa Barat 200 -
## 4 DI Yogyakarta 3 4
## 5 Jawa Tengah 128 -
## 6 Jawa Timur 128 100