我有两个名为“tag.csv”和“wind.csv”的 .csv 文件，我想根据“日期”列进行合并。但是，正如您从下面的数据中看到的那样，时间并不完全匹配。
标签.csv
Date
13/12/2014 05:11
13/12/2014 05:43
13/12/2014 06:34
风.csv
Date
13/12/2014 05:00
13/12/2014 06:00
13/12/2014 07:00
我正在使用以下简单脚本。
tag<- read.csv("tag.csv")
wind<- read.csv("wind.csv")
myfulldata = merge(tag, wind)
有没有我可以添加的命令，以便数据与最接近的时间合并？例如，13/12/2014 05:11 将与 13/12/2014 05:00 合并
data.table包有自己的合并方法和一个roll允许最接近匹配的选项。例如
library(data.table)
dt1 <- data.table(a = c(1,2,3,4), b=1:4)
dt2 <- data.table(a = c(1.6,2.1,3.2,4.9), c=1:4)
setkeyv(dt1, "a")
setkeyv(dt2, "a")
dt1[dt2, roll="nearest"]
请参阅在键值不完全相等的情况下加入 R data.tables - 将行与最接近的时间组合为另一个示例。
不过，为了保持稳健，我可能会改为进行一些日期时间操作，以强制它们都到最近的小时，然后在所有其他方法都失败时进行最近的连接
编辑：此方法不适用于data.frame对象，如果您以前没有使用data.table过，可能会保持简单且全天候