R 使用另一个data.table的派生值丰富data.table

假设以下数据表：

> valid_event_rows
                TTimeStamp DeviceIDI             TimeOff AlarmGroup Alarmcode LogType idKey MailSend DownTime
    1: 2011-09-15 11:46:39         4 2011-09-15 14:04:16          1      1111       0   791        1 138 mins
    2: 2011-09-15 11:47:14         4 2011-09-15 14:04:15          1      1015       2   793        0 137 mins
    3: 2011-09-15 11:47:37         4 2011-09-15 14:04:18          1      1001       2   794        0 137 mins
    4: 2011-09-15 11:57:34         4 2011-09-15 13:57:42          1      7111       2   795        0 120 mins
    5: 2011-09-15 14:58:43         4 2011-09-15 17:59:03          1      7111       2   795        0 181 mins
    ...


> observed_failures
          Group  AlarmCode                    Description  ErrorType
  1:     System        916        HW-profile not selected          1
  2:     System       1001                    Manual stop          1
  3:     System       1003     Emergency switch activated          1
  4:     System       1004                  External stop          0
  5:     System       1005        Availability - low wind          W
  ...

我打算用一个新的列

Frequency

扩展

观察到的故障

表，该列包含

有效事件行

表中相应

报警代码

的

计数（）


我试图通过解析第一个表并将所有出现的情况计数到一个新的DT
failures\u分布中，然后将
Frequency
列绑定到所需的表中，但没有成功

# Generate a High Level view root cause of observed failures
observed_failures <- event_categories[Number %in% event_data$Alarmcode]
observed_failures <- observed_failures[order(Number, decreasing = FALSE)]

# Build a DF with AlarmCode | Frequency
failures_distribution <- (count(sort(valid_event_rows$Alarmcode)))

# Bind the Frequency column to the table
failures_summary <- cbind(observed_failures,failures_distribution$freq)        # BUG (!!!) 
colnames(failures_summary)[5] <- "Frequency"

#生成观察到的故障根本原因的高级视图
观察到的\u故障您可以尝试一下
dplyr
，
计数有效的\u事件\u行中的报警代码，然后
将这些频率加入观察到的\u故障：

library(dplyr)
frequencies <- count(valid_event_rows, AlarmCode)
failures_summary <- left_join(observed_failures, frequencies, on = 'AlarmCode')

库（dplyr）
频率如果你可以
dput
我应该可以为你做这件事，而不是
cbind
尝试做
merge
。我几乎到处都能看到对dplyr的引用。我想我得学！再次感谢！