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我有两个数据框。 

set.seed(1234)
df <- data.frame( 
  id       = factor(rep(1:24, each = 10)),
  price    = runif(20)*100,
  quantity = sample(1:100,240, replace = T)
  )

df2 <- data.frame(
  id          = factor(seq(1:24)),
  eq.quantity = sample(1:100, 24, replace = T) 
)

我想通过因子变量df2$­eq.quantity找到与 相比最接近的绝对值。我想对每个in执行此操作并将其绑定到一个新的数据帧中，称为.df$quantityididdf2results

我可以为每个单独的 ID 这样做：

d.1  <- df2[df2$id == 1, 2]
df.1 <- subset(df, id == 1)
id.1 <- df.1[which.min(abs(df.1$quantity-d.1)),]

这将给出解决方案：

id     price      quantity
1      66.60838       84

但我真的很希望能够使用更智能的解决方案，并将结果收集到一个数据框中，所以如果我手动执行它会看起来像这样：

results <- cbind(id.1, id.2, etc..., id.24)

我在给这个问题起个好名字时遇到了一些麻烦？

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2 回答 2

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data.tables 很聪明！

将此添加到您当前的示例中...

library(data.table)
dt = data.table(df)
dt2 = data.table(df2)
setkey(dt, id)
setkey(dt2, id)
dt[dt2, dif:=abs(quantity - eq.quantity)]
dt[,list(price=price[which.min(dif)], quantity=quantity[which.min(dif)]), by=id]

结果：

 dt[,list(price=price[which.min(dif)], quantity=quantity[which.min(dif)]), by=id]
    id      price quantity
 1:  1 66.6083758       84
 2:  2 29.2315840       19
 3:  3 62.3379442       63
 4:  4 54.4974836       31
 5:  5 66.6083758        6
 6:  6 69.3591292       13
...
于 2013-10-29T10:55:42.127 回答
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合并这两个数据集并用于lapply对每个 id 执行函数。

df3 <- merge(df,df2,all.x=TRUE,by="id")

diffvar <- function(df){ 
df4 <- subset(df3, id == df) 
df4[which.min(abs(df4$quantity-df4$eq.quantity)),]
}

resultslist <- lapply(levels(df3$id),function(df) diffvar(df))

将结果列表元素组合到数据框中：

resultsdf <- data.frame(matrix(unlist(resultslist), ncol=4, byrow=T))

或者更简单：

library(plyr)
resultsdf <- ddply(df3, .(id), function(x)x[which.min(abs(x$quantity-x$eq.quantity)),])
于 2013-10-29T10:34:35.540 回答