R 通过从另一个表中查找值来更新列值

因此，我希望能够根据df表找到ScoreLU值。例如，DSCRpd中的值1.3730682应返回ScoreLU值60，因为它大于1.35但小于下一个值1.65

另一方面，对于杠杆列，它需要按描述顺序，即2.01的第一个值应返回值60，因为它小于2.5但大于下一个值2.0

[df][1]
   DSCRpd Leverage         TCB
1  1.3730682 2.010122 -1590099.11
2  1.0449597 2.680051   493370.85
3  1.0311141 4.790531    21594.63
4  1.3923007 3.279903  -499326.76
5  1.6443938 3.853003   988780.79
6  0.6265976 1.814359  1003736.73
7  2.1025253 4.412528  1245305.83
8  1.2872873 2.074424  -688305.83
9  0.5088294 2.504510  1406986.68
10 1.7794307 3.724905  1132513.33


[ScoreLU][2]
      Score DSCRpd Leverage     TCB
 1:       0   0.65      5.0       0
 2:      10   0.80      4.5  100000
 3:      20   0.95      4.0  250000
 4:      30   1.10      3.5  500000
 5:      40   1.20      3.0  850000
 6:      50   1.26      2.5 1250000
 7:      60   1.35      2.0 1700000
 8:      70   1.65      1.5 2300000
 9:      80   2.00      1.0 2900000
10:      90   2.30      0.5 3600000

是的，就像excel中的vlookup函数一样，具有Asc和Desc顺序功能。救命啊

我有一个函数可以正确地获取值…但是我如何在每列上使用它来将值填充到正确的列，即对于DSCRpd分数，结果应更新到名为DSCRpdScore的列

此函数用于查看列号为CN的数据帧“df”，并根据x返回相应的值

myFUN = function(df, x, CN){
if (dtScoreLU[1,CN] <= median(dtScoreLU[,CN])){
    myMax = max(dtScoreLU[(dtScoreLU[,CN] <= x),CN])
    return(dtScoreLU %>% select(Score) %>% 
    filter(dtScoreLU[,CN] == myMax))
    } else {
    myMin = min(dtScoreLU[as.vector(dtScoreLU[,CN] >= x),CN])
    return(dtScoreLU %>% select(Score) %>% 
    filter(dtScoreLU[,CN] == myMin))
    } 
}

myFUN=函数（df，x，CN）{
if（dtScoreLU[1，CN]%
过滤器（dtScoreLU[，CN]==myMax））
}否则{
myMin=min（dtScoreLU[as.vector（dtScoreLU[，CN]>=x，CN]））
返回（dtScoreLU%%>%选择（分数）%%>%
过滤器（dtScoreLU[，CN]==myMin））
} 
}

据我所知，这似乎是

data.table

的滚动连接功能的一个很好的候选者

因此，我希望能够根据df表找到ScoreLU值。 例如，DSCRpd中的值1.3730682应返回ScoreLU 值60，因为它大于1.35但小于下一个值 值为1.65

另一方面，对于杠杆列，它需要按描述顺序 i、 e.2.01的第一个值应按原样返回60的值 小于2.5但大于下一个值2.0

[df][1]
   DSCRpd Leverage         TCB
1  1.3730682 2.010122 -1590099.11
2  1.0449597 2.680051   493370.85
3  1.0311141 4.790531    21594.63
4  1.3923007 3.279903  -499326.76
5  1.6443938 3.853003   988780.79
6  0.6265976 1.814359  1003736.73
7  2.1025253 4.412528  1245305.83
8  1.2872873 2.074424  -688305.83
9  0.5088294 2.504510  1406986.68
10 1.7794307 3.724905  1132513.33


[ScoreLU][2]
      Score DSCRpd Leverage     TCB
 1:       0   0.65      5.0       0
 2:      10   0.80      4.5  100000
 3:      20   0.95      4.0  250000
 4:      30   1.10      3.5  500000
 5:      40   1.20      3.0  850000
 6:      50   1.26      2.5 1250000
 7:      60   1.35      2.0 1700000
 8:      70   1.65      1.5 2300000
 9:      80   2.00      1.0 2900000
10:      90   2.30      0.5 3600000

如果愿意，您可以将它们组合在一起：

ScoreLU[, .(Leverage, Score)][
  ScoreLU[, .(DSCRpd, Score)][
    df, ,on = 'DSCRpd', roll = TRUE
    ], , on = 'Leverage', roll = TRUE]

    Leverage Score    DSCRpd i.Score         TCB
 1: 2.010122    60 1.3730682      60 -1590099.11
 2: 2.680051    50 1.0449597      20   493370.85
 3: 4.790531    10 1.0311141      20    21594.63
 4: 3.279903    40 1.3923007      60  -499326.76
 5: 3.853003    30 1.6443938      60   988780.79
 6: 1.814359    70 0.6265976      NA  1003736.73
 7: 4.412528    20 2.1025253      80  1245305.83
 8: 2.074424    60 1.2872873      50  -688305.83
 9: 2.504510    50 0.5088294      NA  1406986.68
10: 3.724905    30 1.7794307      70  1132513.33

对于

Score

变量的两端，可以根据需要指定

rollends

参数。如果你有时间的话，我会给

？data.table

一个通读。这有助于入门，因为语法有时可能有点不透明

我对

data.table

相当陌生，所以欢迎其他有更多专业知识的人加入

资料

---

ScoreLU复制vlookup和hlookup的常见方法是在调用“匹配”中使用“匹配”['有适当的论据。你的问题似乎太复杂了，我无法在完全的R控制台之外尝试回答。如果它稍微简化一点，也许是可能的，但你可以在谷歌上搜索一下，因为我怀疑以前有人问过。扎克，谢谢你看我的问题。我希望没有复杂的问题方法（而不是硬编码表值）来完成此操作…哦，我们将继续尝试…再次感谢。不用担心。将来，您可以使用类似于
dput
的函数来为我们提供您问题中的数据结构。Zack，我在运行此代码时遇到问题。我收到错误“找不到函数”我确实加载了data.table库。您试图运行哪一行？ScoreLU[，（杠杆，分数）][df，on='杠杆，roll=TRUE]我认为您需要将
ScoreLU
和
df
转换为
数据。table
s。例如：
ScoreLU Zack，非常感谢您……转换为data.table成功了（杠杆不能正常工作…这是一个水平）2.01应该得到50分，因为它小于2.5但大于2。你在我的练习中表现出色。谢谢。
ScoreLU[, .(Leverage, Score)][
  ScoreLU[, .(DSCRpd, Score)][
    df, ,on = 'DSCRpd', roll = TRUE
    ], , on = 'Leverage', roll = TRUE]

    Leverage Score    DSCRpd i.Score         TCB
 1: 2.010122    60 1.3730682      60 -1590099.11
 2: 2.680051    50 1.0449597      20   493370.85
 3: 4.790531    10 1.0311141      20    21594.63
 4: 3.279903    40 1.3923007      60  -499326.76
 5: 3.853003    30 1.6443938      60   988780.79
 6: 1.814359    70 0.6265976      NA  1003736.73
 7: 4.412528    20 2.1025253      80  1245305.83
 8: 2.074424    60 1.2872873      50  -688305.83
 9: 2.504510    50 0.5088294      NA  1406986.68
10: 3.724905    30 1.7794307      70  1132513.33

ScoreLU <- structure(list(Score = c(0L, 10L, 20L, 30L, 40L, 50L, 60L, 70L, 80L, 90L),
                          DSCRpd = c(0.65, 0.8, 0.95, 1.1, 1.2, 1.26, 1.35, 1.65, 2, 2.3),
                          Leverage = c(5, 4.5, 4, 3.5, 3, 2.5, 2, 1.5, 1, 0.5),
                          TCB = c(0L, 100000L, 250000L, 500000L, 850000L, 1250000L, 1700000L, 2300000L, 2900000L, 3600000L)),
                     .Names = c("Score", "DSCRpd", "Leverage", "TCB"), row.names = c(NA, -10L), class = c("data.table", "data.frame"))

df <- structure(list(DSCRpd = c(1.3730682, 1.0449597, 1.0311141, 1.3923007, 1.6443938, 0.6265976, 2.1025253, 1.2872873, 0.5088294, 1.7794307),
                     Leverage = c(2.010122, 2.680051, 4.790531, 3.279903, 3.853003, 1.814359, 4.412528, 2.074424, 2.50451, 3.724905),
                     TCB = c(-1590099.11, 493370.85, 21594.63, -499326.76, 988780.79, 1003736.73, 1245305.83, -688305.83, 1406986.68, 1132513.33)),
                .Names = c("DSCRpd", "Leverage", "TCB"),
                row.names = c(NA, -10L), class = c("data.table", "data.frame" ))