条件 data.table 匹配 data.table 的子集

conditional data.table match for subset of data.table

这个post与之前的post相关:

不确定如何将它们整合在一起。 我有一种情况,除了 DT1 的一列的 NA 之外,还有几个条件应该适用于合并,但这不起作用。

> DT1 <- data.table(colA = c(1,1, 2,2,2,3,3), colB = c('A', NA, 'AA', 'B', NA, 'A', 'C'), timeA = c(2,4,3,4,6,1,4))
> DT1
   colA colB timeA
1:    1    A     2
2:    1 <NA>     4
3:    2   AA     3
4:    2    B     4
5:    2 <NA>     6
6:    3    A     1
7:    3    C     4
> DT2 <- data.table(colC = c(1,1,1,2,2,3), timeB1 = c(1,3,6, 2,4, 1), timeB2 = c(2,5,7,3,5,4), colD = c('Z', 'YY', 'AB', 'JJ', 'F', 'RR'))
> DT2
   colC timeB1 timeB2 colD
1:    1      1      2    Z
2:    1      3      5   YY
3:    1      6      7   AB
4:    2      2      3   JJ
5:    2      4      5    F
6:    3      1      4   RR

使用与上述相同的准则,我想将 DT2 的 ColD 合并到 DT1 的 colB,仅针对 DT1 中 colB 的 NA 值,并使用 colD 的值,其中 DT1 中的 timeA 在 timeB1 和 timeB2 之间在 DT2 中。我尝试了以下但合并没有发生:

 > output <- DT1[DT2, on = .(colA = colC), colB := ifelse(is.na(x.colB) & i.timeB1 <= x.timeA & x.timeA <= i.timeB2, i.colD, x.colB)]
> output
> output
   colA colB timeA
1:    1    A     2
2:    1 <NA>     4
3:    2   AA     3
4:    2    B     4
5:    2 <NA>     6
6:    3    A     1
7:    3    C     4

输出没有任何变化。 这些是我想要的输出:

> desired_output
   colA colB timeA
1:    1    A     2
2:    1   YY     4   --> should find a match
3:    2   AA     3
4:    2    B     4
5:    2 <NA>     6   --> shouldn't find a match
6:    3    A     1
7:    3    C     4

为什么这不起作用? 我只想使用 data.table 操作而不使用额外的包。

可能不是最好的答案,但它完成了工作。我不是 data.table 专家,所以我欢迎 improvements/suggestions。

DT1[ is.na(colB), colB := DT1[ is.na(colB), ][ DT2, colB := i.colD, on = c( "colA == colC", "timeA >= timeB1", "timeA <= timeB2")]$colB]

是做什么的:
首先,子集 DT1 用于 is.na(colB) = TRUE
的所有行 然后,使用来自 DT2

上相同行子集的非等值连接结果的 colB 向量更新这些行中 colB 的值

好处是 DT1 是通过引用来改变的,所以它在大数据上非常快并且内存效率很高(我认为)。

   colA colB timeA
1:    1    A     2
2:    1   YY     4
3:    2   AA     3
4:    2    B     4
5:    2 <NA>     6
6:    3    A     1
7:    3    C     4

DT1colB 的就地更新将按如下方式工作:

DT1[is.na(colB), colB := DT2[DT1[is.na(colB)], 
                    on = .(colC = colA, timeB1 <= timeA, timeB2 >= timeA), colD]]
print(DT1)
   colA colB timeA
1:    1    A     2
2:    1   YY     4
3:    2   AA     3
4:    2    B     4
5:    2 <NA>     6
6:    3    A     1
7:    3    C     4

这会为 colBNA 的值编制索引,并根据 on= ... 中定义的条件进行联接后,用 [=] 中找到的匹配值替换缺失值16=].