R 通过两个最近的变量合并data.table

我有两个数据表，其中包含x、y坐标和一些其他信息，我希望根据最近邻距离合并这些信息，即x和y的最小平方差（dx_I=min（[（x_I-x_j）^2+（y_I-y_j）^2]^0.5）。假设我有以下两组：

DT1=data.table(x=1:5,y=3:7)    
DT2=data.table(x=c(2,4,2,3,6),y=c(2.5,3.1,2,3,5),Q=c('a','b','c','d','e'))

然后，合并的预期结果将是：

   x y Q
1: 1 3 a
2: 2 4 d
3: 3 5 d
4: 4 6 e
5: 5 7 e

当然，我可以在DT1上写一个循环来计算DT1中每一行的最近邻，然后根据此计算进行合并，但这似乎不符合数据表的目的。此外，对于数百万行的数据表来说，这将非常缓慢

我知道，对于单个列，我可以像这样进行最近邻合并

DT2[DT1,roll="nearest"]

但是，当我为要合并的表定义两个键（x和y）时，这（逻辑上）不起作用。是否存在类似于2参数近邻合并的语法？如果不存在，是否有更聪明的方法来实现这一点，然后像我提到的那样循环？

一种可能的解决方案：

func = function(u,v)
{
    vec = with(DT2, (u-x)^2 + (v-y)^2)
    DT2[which.min(vec),]$Q
}

transform(DT1, Q=apply(DT1, 1, function(u) func(u[1], u[2])))

#   x y Q
#1: 1 3 a
#2: 2 4 d
#3: 3 5 d
#4: 4 6 e
#5: 5 7 e

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之所以只对1列执行此操作，是因为对于1列，您可以在两个表中对其进行排序，从而便于进行滚动合并。对于2个或更多列，您无法执行此操作（没有排序顺序），而且这是一种全新的操作类型。@eddi是的，我知道该操作将是另一种类型。我只是想知道这是否是（我认为常见的）类型的合并是以某种智能方式实现的，我没有考虑太多——但如果你想出了一个智能算法来实现它，你当然可以在github上添加一个建议或拉请求。