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我正在使用data.table并且我想做一个非 equi 左连接/合并。

我有一张汽车价格表和另一张表来确定每辆车所属的汽车类别：

data_priceclass <- data.table()
data_priceclass$price_from <- c(0, 0, 200000, 250000, 300000, 350000, 425000, 500000, 600000, 700000, 800000, 900000, 1000000, 1100000, 1200000, 1300000, 1400000, 1500000, 1600000, 1700000, 1800000) 
data_priceclass$price_to <- c(199999, 199999, 249999, 299999, 349999, 424999, 499999, 599999, 699999, 799999, 899999, 999999, 1099999, 1199999, 1299999, 1399999, 1499999, 1599999, 1699999, 1799999, 1899999)
data_priceclass$price_class <- c(1:20, 99)

我使用非 equi 连接来合并这两个表。但是 x[y]-join 语法data.table删除了重复项。

cars <- data.table(car_price = c(190000, 500000))
cars[data_priceclass, on = c("car_price >= price_from", 
                             "car_price < price_to"),
     price_class := i.price_class,]
cars

请注意，值为 190000 的汽车应该在data_priceclass表中的两行上得到匹配，但是由于 x[y] 删除了重复项，因此我在输出中看不到这一点。通常，当我加入时，我总是使用merge函数而不是 x[y]，因为我在使用 x[y] 时会失去控制。

但以下不适用于非 equi 连接：

merge(cars, data_priceclass,
      by = c("car_price >= price_from", 
             "car_price < price_to"),
      all.x = T , all.y = F)

任何提示如何使用不删除重复项的 data.table 进行非 equi 连接？

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1 回答 1

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如注释中所述，左连接cars是通过在语法中使用cars作为子集条件来完成的。 这放在右边，与 相比可能违反直觉，我发现本教程对于比较两种语法很有用。iDT[i,j,by]
carsSQL

cars <- data.table(car_price = c(190000, 500000))
data_priceclass[cars, .(car_price,x.price_from,x.price_to,price_class),on = .(price_from <= car_price,price_to > car_price)]

   car_price x.price_from x.price_to price_class
1:    190000        0e+00     199999           1
2:    190000        0e+00     199999           2
3:    500000        5e+05     599999           8

如果你提高汽车价格：

cars <- cars * 10
data_priceclass[cars, .(car_price,x.price_from,x.price_to,price_class),on = .(price_from <= car_price,price_to > car_price)]

   car_price x.price_from x.price_to price_class
1:   1900000           NA         NA          NA
2:   5000000           NA         NA          NA
于 2021-05-03T11:48:08.223 回答