R-根据第二个数据帧中最接近的匹配指定列值

我有两个数据帧，logger和df（时间为数字）：

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logger您可以使用
data.table
库。这也将有助于更高效地处理大数据量-

library(data.table)

logger <- data.frame(
  time = c(1280248354:1280248413),
  temp = runif(60,min=18,max=24.5)
)

df <- data.frame(
  obs = c(1:10),
  time = runif(10,min=1280248354,max=1280248413)
)

logger <- data.table(logger)
df <- data.table(df)

setkey(df,time)
setkey(logger,time)

df2 <- logger[df, roll = "nearest"]

我会使用
data.table
来实现这一点。它使您可以超轻松、超快速地按
键
。甚至还有一个非常有用的
roll=“nearest”
参数，可以精确地说明您正在寻找的行为（除了在示例数据中，它不是必需的，因为
df
中的所有
时间都出现在
logger
中）。在下面的示例中，我将
df$time
重命名为
df$time1
，以明确哪个列属于哪个表

#  Load package
require( data.table )

#  Make data.frames into data.tables with a key column
ldt <- data.table( logger , key = "time" )
dt <- data.table( df , key = "time1" )

#  Join based on the key column of the two tables (time & time1)
#  roll = "nearest" gives the desired behaviour
#  list( obs , time1 , temp ) gives the columns you want to return from dt
ldt[ dt , list( obs , time1 , temp ) , roll = "nearest" ]
#          time obs      time1     temp
# 1: 1280248361   8 1280248361 18.07644
# 2: 1280248366   4 1280248366 21.88957
# 3: 1280248370   3 1280248370 19.09015
# 4: 1280248376   5 1280248376 22.39770
# 5: 1280248381   6 1280248381 24.12758
# 6: 1280248383  10 1280248383 22.70919
# 7: 1280248385   1 1280248385 18.78183
# 8: 1280248389   2 1280248389 18.17874
# 9: 1280248393   9 1280248393 18.03098
#10: 1280248403   7 1280248403 22.74372

#加载包
要求（数据表）
#使用键列将data.frames设置为data.tables
ldt+1用于具有样本数据的可复制示例，显示您想要什么，以及您尝试了什么。顺便说一句-下次使用进行随机采样的数据时，首先运行命令
set.seed（x）
，其中
x
是任意整数（大多数人使用
1
）。这样，每个复制您的示例的人都将得到相同的数据集。
library(data.table)

logger <- data.frame(
  time = c(1280248354:1280248413),
  temp = runif(60,min=18,max=24.5)
)

df <- data.frame(
  obs = c(1:10),
  time = runif(10,min=1280248354,max=1280248413)
)

logger <- data.table(logger)
df <- data.table(df)

setkey(df,time)
setkey(logger,time)

df2 <- logger[df, roll = "nearest"]

> df2
          time     temp obs
 1: 1280248356 22.81437   7
 2: 1280248360 24.08711  10
 3: 1280248366 22.31738   2
 4: 1280248367 18.61222   5
 5: 1280248388 19.46300   4
 6: 1280248393 18.26535   6
 7: 1280248400 20.61901   9
 8: 1280248402 21.92584   1
 9: 1280248410 19.36526   8
10: 1280248410 19.36526   3

#  Load package
require( data.table )

#  Make data.frames into data.tables with a key column
ldt <- data.table( logger , key = "time" )
dt <- data.table( df , key = "time1" )

#  Join based on the key column of the two tables (time & time1)
#  roll = "nearest" gives the desired behaviour
#  list( obs , time1 , temp ) gives the columns you want to return from dt
ldt[ dt , list( obs , time1 , temp ) , roll = "nearest" ]
#          time obs      time1     temp
# 1: 1280248361   8 1280248361 18.07644
# 2: 1280248366   4 1280248366 21.88957
# 3: 1280248370   3 1280248370 19.09015
# 4: 1280248376   5 1280248376 22.39770
# 5: 1280248381   6 1280248381 24.12758
# 6: 1280248383  10 1280248383 22.70919
# 7: 1280248385   1 1280248385 18.78183
# 8: 1280248389   2 1280248389 18.17874
# 9: 1280248393   9 1280248393 18.03098
#10: 1280248403   7 1280248403 22.74372