R 具有不相等向量和ID公差的交点

我有一个关于匹配两个向量之间的值的问题。 假设我有一个向量和数据帧：

  data.frame
  value  name                       vector 2
154.0031  A                         154.0084
154.0768  B                         159.0344
154.2145  C                         154.0755
154.4954  D                         156.7758
156.7731  E
156.8399  F
159.0299  G
159.6555  H
159.9384  I

现在，我想将向量2与数据框中的值进行比较，其中定义了一个可调整的全局公差（例如+-0.005），并将相应的名称添加到向量2中，因此得到如下结果：

  data.frame
  value  name                       vector 2 name
154.0031  A                         154.0074  A
154.0768  B                         159.0334  G
154.2145  C                         154.0755  B
154.4954  D                         156.7758  E
156.7731  E
156.8399  F
159.0299  G
159.6555  H
159.9384  I

我尝试使用

intersect（）

，但其中没有公差选项

---

非常感谢

这个结果可以通过

外部

，

哪些

，以及子集来实现

# calculate distances between elements of each object
# rows are df and columns are vec 2
myDists <- outer(df$value, vec2, FUN=function(x, y) abs(x - y))


# get the values that have less than some given value
# using arr.ind =TRUE returns a matrix with the row and column positions
matches <- which(myDists < 0.05, arr.ind=TRUE)

data.frame(name = df$name[matches[, 1]], value=vec2[matches[, 2]])
name    value
1    A 154.0084
2    G 159.0344
3    B 154.0755
4    E 156.7758

#计算每个对象元素之间的距离
#行为df，列为vec 2
myDists谢谢，这很有帮助！对于数据方面，我将为将来的问题提供一个合适的数据集。
# get closest matches for each element of vec2
closest <- tapply(matches[,1], list(matches[,2]), min)

# fill in the names.
# NA will appear where there are no obs that meet the threshold.
data.frame(name = df$name[closest][match(as.integer(names(closest)),
                                         seq_along(vec2))], value=vec2)

df <- read.table(header=TRUE, text="value  name
154.0031  A
154.0768  B
154.2145  C
154.4954  D
156.7731  E
156.8399  F
159.0299  G
159.6555  H
159.9384  I")

vec2 <- c(154.0084, 159.0344, 154.0755, 156.7758)