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由于我对先前问题的糟糕执行和解释，我将重新开始，并尝试将问题表述得尽可能简短和笼统。

我有两个数据框（请参见下面的示例）。每个数据集包含相同数量的列。

tc <- textConnection('
ID  Track1  Track2  Track3  Track4  Time    Loc
4   15      ""      ""      50      40      1   
5   17      115     109     55      50      1   
6   17      115     109     55      60      1   
7   13      195     150     60      70      1
8   13      195     150     60      80      1
9   ""      ""      181     70      90      2 #From this row, example data added
10  ""      ""      182     70      92      2
11  429     31      ""      80      95      3
12  480     31      12      80      96      3 
13  118     ""      ""      90      100     4
14  120     16      213     90      101     4   
')

MATCHINGS <- read.table(tc, header=TRUE)

tc <- textConnection('
ID  Track1  Track2  Track3  Track4  Time    Loc
""  15      ""      ""      50      40      1   
""  17      ""     109      55      50      1
""  17      432    109      55      65      1   
""  17      115     109     55      59      1       
""  13      195     150     60      68      1
""  13      195     150     60      62      1
""  10      5       1       10      61      3
""  13      195     150     60      72      1
""  40      ""      181     70      82      2 #From this row, example data added
""  ""      ""      182     70      85      2
""  429     ""      ""      80      90      3
""  ""      31      12      80      92      3
""  ""      ""      ""      90      95      4
""  118     16      213     90      96      4
')

INVOLVED <- read.table(tc, header=TRUE)

目标是通过匹配to和来放置最近的 ID from MATCHINGSinto 。一个额外的条件是匹配条目的 可能不高于中的条目。此外，match on是最优选的，match on是最不优选的。但是 only始终可用（所有其他-columns 可以为空）。因此，预期的结果是：INVOLVEDTrack1Track4LocTimeINVOLVEDTimeMATCHINGTrack1Track4Track4Track

ID Track1 Track2 Track3 Track4 Time Loc
4     15     ""     ""     50   40   1
5     17     ""    109     55   50   1
""    17    432    109     55   65   1
6     17    115    109     55   59   1
7     13    195    150     60   68   1
7     13    195    150     60   62   1
""    10      5      1     10   61   3
8     13    195    150     60   72   1
9     40     ""    181     70   82   2 #From this row, example data added
10    ""     ""    182     70   85   2
11    429    ""     ""     80   90   3
12    ""     31     12     80   92   3
13    ""     ""     ""     90   95   4 
13    118    16    213     90   96   4

我试图用这个data.table包来做这个，但没有做到这一点。是否有可能摆脱矢量扫描并在不循环的情况下有效地遍历数据？

dat <- data.table(MATCHINGS)
for(i in 1:nrow(INVOLVED)){
    row <- INVOLVED[i,]
    match <- dat[Time>=row$Time][Loc==row$Loc][Track4==row$Track4][Track4!=""][order(Time)][1]
    if(!is.na(match$ID)){ INVOLVED$ID[i]<-match$ID }
    match <- dat[Time>=row$Time][Loc==row$Loc][Track3==row$Track3][Track3!=""][order(Time)][1]
    if(!is.na(match$ID)){ INVOLVED$ID[i]<-match$ID }
    match <- dat[Time>=row$Time][Loc==row$Loc][Track2==row$Track2][Track2!=""][order(Time)][1]
    if(!is.na(match$ID)){ INVOLVED$ID[i]<-match$ID }
    match <- dat[Time>=row$Time][Loc==row$Loc][Track1==row$Track1][Track1!=""][order(Time)][1]
    if(!is.na(match$ID)){ INVOLVED$ID[i]<-match$ID }
}

更新

更新了显示需要的示例数据Track 1 to 3。如图所示Track1是最重要和Track4最不重要的。即使Track1 to 3match toMATCHINGS x和Track4match to MATCHINGS y，IDofy也应该分配给 that INVOLVED row。所以：Track3匹配覆盖Track4匹配，Track2匹配覆盖Track3匹配，Track1匹配覆盖Track2匹配。

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1 回答 1

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使用 roll 参数还可以将下一个观察值与 new ( v1.9.6+)on=参数一起向后滚动，我们可以更直接地做到这一点：

require(data.table)
setDT(MATCHINGS)
setDT(INVOLVED)
INVOLVED[ , ID := MATCHINGS[INVOLVED, ID, roll=-Inf, 
                    mult="first", on=c("Loc", "Track4", "Time")]]]

就是这样。

这是一个data.table-ish 开始。这仅使用 Track 4（不是 1 到 3），但它似乎仍会产生请求的输出。

M = as.data.table(MATCHINGS)
I = as.data.table(INVOLVED)
M[,Time:=-Time]
I[,Time:=-Time]
setkey(M,Loc,Track4,Time)
I[,ID:={i=list(Loc,Track4,Time);M[i,ID,roll=TRUE,mult="first"]}][,Time:=-Time]

    ID Track1 Track2 Track3 Track4 Time Loc
 1:  1     NA    105     NA     35    1   1
 2:  1     NA     NA     NA     35    2   1
 3:  1     26    105     NA     35    3   1
 4:  2     NA     NA     NA     40   20   1
 5:  2    134      1      6     40   20   1
 6:  3     13    109     NA     45   30   1
 7:  4     15     NA     NA     50   40   1
 8:  5     17     NA    109     55   50   1
 9: NA     17    432    109     55   65   1
10:  6     17    115    109     55   59   1
11:  7     13    195    150     60   68   1
12:  7     13    195    150     60   62   1
13: NA     10      5      1     10   61   3
14:  8     13    195    150     60   72   1

有趣的问题！如果这看起来没问题，请将示例数据更改为需要轨道 1 到 3。或者您可以从此处获取。

于 2012-10-04T11:29:32.687 回答