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在没有精确匹配的情况下将值联接到现有data.table上(在一定间隔内匹配)

在没有精确匹配的情况下将值联接到现有data.table上,可以使用data.table库提供的foverlaps()函数来实现。foverlaps()函数可以在一定的时间间隔内进行模糊匹配。

具体步骤如下:

  1. 首先,确保你已经安装了data.table库,并加载该库:
代码语言:txt
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library(data.table)
  1. 创建两个data.table对象,一个是现有的data.table,另一个是待联接的data.table。假设现有的data.table为dt1,待联接的data.table为dt2
代码语言:txt
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dt1 <- data.table(id = c(1, 2, 3),
                  start_time = as.POSIXct(c("2022-01-01 00:00:00", "2022-02-01 00:00:00", "2022-03-01 00:00:00")),
                  end_time = as.POSIXct(c("2022-01-31 23:59:59", "2022-02-28 23:59:59", "2022-03-31 23:59:59")),
                  value1 = c("A", "B", "C"))

dt2 <- data.table(time = as.POSIXct(c("2022-01-15 12:00:00", "2022-02-15 12:00:00", "2022-03-15 12:00:00")),
                  value2 = c("X", "Y", "Z"))
  1. 使用setkey()函数将两个data.table对象按照时间列进行排序,以便进行联接操作。
代码语言:txt
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setkey(dt1, start_time, end_time)
setkey(dt2, time)
  1. 使用foverlaps()函数进行模糊匹配,并将结果保存到一个新的data.table对象中。
代码语言:txt
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result <- foverlaps(dt2, dt1, by.x = c("time", "time"), type = "within", mult = "all")

在上述代码中,by.x参数指定了待联接的data.table中用于匹配的列,type参数指定了匹配的类型,这里使用"within"表示在一定的时间间隔内进行匹配,mult参数指定了匹配的方式,这里使用"all"表示返回所有匹配的结果。

  1. 最后,可以通过访问新的data.table对象来获取匹配的结果。
代码语言:txt
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print(result)

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