R 窗口（也称为滚动）与data.table连接

我正试图找到一种绕过这个请求特性的方法：在中提到过

基本上，我想在

Y

前n列上的左连接（在下面的示例中

{x，y}

）

并选择

Y

中属于

[t-w1，t+w2]

区间的最后一列的值（

t

，在下面的示例中），其中t是

X

中的最后一列，通常

t

将是一个时间列，

{w1，w2}

一些整数（可能

w1=w2=somethin/code>或
w1=0
）

我构建了以下示例（但请随意提供另一个/更好的示例）

结果将是

R) ans
   x     y                       t IDX
1: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.286   1
2: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.788  NA
3: 1 FALSE 2013-01-25 08:00:00.407   3
4: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.882  NA
5: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.940  6,7

但是：

IDX

如果多行

Y

（可能比

X

多行）匹配，一行就一行，或者如果没有匹配，则

NA

，这里很可能是一个列表

---

我也很乐意使用一些非数据。表格答案…

这里是一个尝试，不是很优雅，没有

数据。表格
但是有
plyr
。我不知道它是否对你有用

样本数据：

X <- data.frame(x=c(1,1,1,2,2),y=c(T,T,F,F,F),t=rep(1,5)+sample(0:999,5,TRUE)/1e3)
Y <- data.frame(x=c(1,1,1,2,2),y=c(T,T,F,F,F),t=rep(1,5)+sample(0:999,5,TRUE)/1e3, IDX=1:5)
w1 <- 0.3
w2 <- 0.3

然后可以使用以下代码：

m <- merge(X,Y, by=c("x","y"), all.x=TRUE, all.y=FALSE)
m <- m[m$t.x>m$t.y-w1 & m$t.x<m$t.y+w2,]
m <- ddply(m, c("x","y","t.x"), summarize, IDX=list(IDX))
names(m) <- c("x","y","t","IDX")
merge(X, m, by=c("x","y","t"), all.x=TRUE, all.y=FALSE)

以下是数据表中朱巴代码的翻译（v.1.8.7 r797）

我将等待一位专家说这是否是一个
data.table最优的
解决方案来关闭帖子。
好东西！，我用
m=（m$t.y-w1）和m$t.xYou get
NULL
得到了预期的答案，因为您正在列表中查找
c（1,2，NA，NA，3）
（
IDX
）。比较
integer（3）[c（1,2，NA，NA，3）]
和
as.list（integer（3））[c（1,2，NA，NA，3）]
。
X <- data.frame(x=c(1,1,1,2,2),y=c(T,T,F,F,F),t=rep(1,5)+sample(0:999,5,TRUE)/1e3)
Y <- data.frame(x=c(1,1,1,2,2),y=c(T,T,F,F,F),t=rep(1,5)+sample(0:999,5,TRUE)/1e3, IDX=1:5)
w1 <- 0.3
w2 <- 0.3

R> X
  x     y     t
1 1  TRUE 1.880
2 1  TRUE 1.364
3 1 FALSE 1.288
4 2 FALSE 1.170
5 2 FALSE 1.172
R> Y
  x     y     t IDX
1 1  TRUE 1.482   1
2 1  TRUE 1.252   2
3 1 FALSE 1.216   3
4 2 FALSE 1.674   4
5 2 FALSE 1.047   5

m <- merge(X,Y, by=c("x","y"), all.x=TRUE, all.y=FALSE)
m <- m[m$t.x>m$t.y-w1 & m$t.x<m$t.y+w2,]
m <- ddply(m, c("x","y","t.x"), summarize, IDX=list(IDX))
names(m) <- c("x","y","t","IDX")
merge(X, m, by=c("x","y","t"), all.x=TRUE, all.y=FALSE)

  x     y     t  IDX
1 1 FALSE 1.288    3
2 1  TRUE 1.364 1, 2
3 1  TRUE 1.880   NA
4 2 FALSE 1.170    5
5 2 FALSE 1.172    5

setkey(X,x,y,t); setkey(Y,x,y,t)
m <- merge(X,Y, by=c("x","y"), all.x=TRUE, all.y=FALSE, allow.cartesian=TRUE)
m <- m[t.x>=(t.y-w1) & t.x<=(t.y+w2)]
m <- m[, list(IDX=list(IDX)), by=c("x","y","t.x")];
setnames(m,"t.x","t");
m <- m[X];

R) m
   x     y                       t IDX
1: 1 FALSE 2013-01-25 08:00:00.407   3
2: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.286   1
3: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.788
4: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.882
5: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.940 6,7