从R中的两个向量中，找出第二个向量中的最小值大于第一个向量中的每个值_R

从R中的两个向量中，找出第二个向量中的最小值大于第一个向量中的每个值

从R中的两个向量中，找出第二个向量中的最小值大于第一个向量中的每个值,r,R,在R中有两个向量： > x <- c(323, 344, 383, 404, 428, 444, 1447, 1466, 1492, 1512) > y <- c(329, 389, 1453, 1465, 1498, 1511) 我尝试过子集，比如： > x_data_frame <- data.frame(a = x) #create the frame > x_data_frame$b <- min(y[y > x]) #calcul

在R中有两个向量：

> x <- c(323, 344, 383, 404, 428, 444, 1447, 1466, 1492, 1512)
> y <- c(329, 389, 1453, 1465, 1498, 1511)

我尝试过子集，比如：

> x_data_frame <- data.frame(a = x) #create the frame
> x_data_frame$b <- min(y[y > x]) #calculation

>x_数据_帧x_数据_帧$bx]）计算

但当然，这是行不通的。有什么想法吗？

您可以循环通过

并根据您的情况构造一个向量：

data.frame(x, y = sapply(x, function(i) dplyr::na_if(min(y[y>i]), Inf)))

#      x    y
#1   323  329
#2   344  389
#3   383  389
#4   404 1453
#5   428 1453
#6   444 1453
#7  1447 1453
#8  1466 1498
#9  1492 1498
#10 1512   NA

使用

dplyr

中的

na\u if（）

函数将

Inf

值替换为

na

，如果

Inf

值适合您的分析，您可以忽略它。

请参阅

findInterval

<代码>y[findInterval（x，y）+1L]

data.frame(x, y = sapply(x, function(i) dplyr::na_if(min(y[y>i]), Inf)))

#      x    y
#1   323  329
#2   344  389
#3   383  389
#4   404 1453
#5   428 1453
#6   444 1453
#7  1447 1453
#8  1466 1498
#9  1492 1498
#10 1512   NA