R 按分组和最接近的整数值合并

发布于12月15日

我有两个要合并的数据帧，如下所示:

df1 <- data.table(
  
  color = c("Green", "Green", "Red","Red"),
  year = c(1995, 2001,2010,1997)
)


df2 <- data.table(
  color = c("Green", "Green", "Red", "Blue"),
  value = 1:4,
  year = c(1996, 2002, 2001, 2003)
)

我想合并这些，以便保留df1中的所有观测值，但它们只与 colored颜色组中具有最接近年值的df2中的观测值配对.I would ideally like to use 100 for this.

我试过这个:

df1 %>%
  inner_join(df2, by = 'color', suffix = c('.1', '.2')) %>%
  group_by(color) #%>%
  filter(abs(year.1 - year.2) == min(abs(year.1 - year.2)))

但是，这只给我留下了每种" colored颜色 "的一个观察结果，而不是df 1中的所有观察结果.如何合并以保持df 1中的所有观测值，并且仅按 colored颜色和最接近的年份值合并？此外，是否有可能将其指定为之前/之后/之一的最近年份？

结果应该如下所示:

  df3 <- data.table(
  
  color = c("Green", "Green", "Red","Red"),
  year = c(1995, 2001,2010,1997),
  value = c(1,2,3,3)
)

df1 %>% left_join(df2, join_by(color)) %>% arrange( year.x, abs(year.x - year.y)) %>% slice(1, .by = c(color, year.x)) # color year.x value year.y #1 Green 1995 1 1996 #2 Red 1997 3 2001 #3 Green 2001 2 2002 #4 Red 2010 3 2001

df1 %>% left_join(df2, join_by(color, closest(year >= year))) # color year.x value year.y #1 Green 1995 NA NA #2 Green 2001 1 1996 #3 Red 2010 3 2001 #4 Red 1997 NA NA df1 %>% left_join(df2, join_by(color, closest(year <= year))) # color year.x value year.y #1 Green 1995 1 1996 #2 Green 2001 2 2002 #3 Red 2010 NA NA #4 Red 1997 3 2001

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