R：基于多个条件合并（具有不相等的条件）

Question

我想根据多个条件合并 2 个数据框。

DF1 <- data.frame("col1" = rep(c("A","B"), 18),
                  "col2" = rep(c("C","D","E"), 12),
                  "value"= (sample(1:100,36)),
                  "col4" = rep(NA,36))

DF2 <- data.frame("col1" = rep("A",6),
                  "col2" = rep(c("C","D"),3),
                  "data" = rep(c(1,3),3),
                  "min" = seq(0,59,by=10),
                  "max" = seq(10,69,by=10))


> DF1
   col1 col2 value col4
1     A    C    22   NA
2     B    D    58   NA
3     A    E    35   NA
4     B    C    86   NA
5     A    D    37   NA
6     B    E    16   NA
7     A    C    46   NA
8     B    D    23   NA
9     A    E    88   NA
10    B    C     3   NA
11    A    D    33   NA
12    B    E    25   NA
13    A    C    19   NA
14    B    D    24   NA
15    A    E     9   NA
16    B    C    76   NA
17    A    D    62   NA
18    B    E    68   NA
19    A    C    97   NA
20    B    D    43   NA
21    A    E     8   NA
22    B    C    84   NA
23    A    D    36   NA
24    B    E    20   NA
25    A    C    57   NA
26    B    D    99   NA
27    A    E    42   NA
28    B    C    64   NA
29    A    D    87   NA
30    B    E     1   NA
31    A    C    78   NA
32    B    D    34   NA
33    A    E    41   NA
34    B    C    32   NA
35    A    D    10   NA
36    B    E    72   NA

> DF2
  col1 col2 data min max
1    A    C    1   0  10
2    A    D    3  10  20
3    A    C    1  20  30
4    A    D    3  30  40
5    A    C    1  40  50
6    A    D    3  50  60

DF1 是主表，DF2 被视为查找表

如果 DF1 的 col1 和 col2 与 DF2 的匹配，并且 DF1 的“值”介于 DF2 的最小值和最大值之间，则来自 DF2 的列“数据”将被添加到 DF1。如果不满足条件，DF1 的“数据”的值为 NA。

预期输出（前 6 行）：

  col1 col2 value col4 data
1    A    C    22   NA    1
2    B    D    58   NA   NA
3    A    E    35   NA   NA
4    B    C    86   NA   NA
5    A    D    37   NA    3
6    B    E    16   NA   NA

我尝试使用合并（匹配 col1 snd col2）然后使用子集（仅过滤具有最小值和最大值之间的值的行），但我的目标是维护 DF1 的所有行。

任何人都有这个想法？

Answer 1

使用最新版本的data.table，非对等联接和联接更新是可能的：

library(data.table)
head(setDT(DF1)[setDT(DF2), on = c("col1", "col2", "value>=min", "value<=max"), 
                data := data])

   rn col1 col2 value col4 data
1:  1    A    C    22   NA    1
2:  2    B    D    58   NA   NA
3:  3    A    E    35   NA   NA
4:  4    B    C    86   NA   NA
5:  5    A    D    37   NA    3
6:  6    B    E    16   NA   NA

数据

DF1 <- structure(list(rn = 1:36, col1 = c("A", "B", "A", "B", "A", "B", 
"A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", 
"B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", 
"A", "B", "A", "B"), col2 = c("C", "D", "E", "C", "D", "E", "C", 
"D", "E", "C", "D", "E", "C", "D", "E", "C", "D", "E", "C", "D", 
"E", "C", "D", "E", "C", "D", "E", "C", "D", "E", "C", "D", "E", 
"C", "D", "E"), value = c(22L, 58L, 35L, 86L, 37L, 16L, 46L, 
23L, 88L, 3L, 33L, 25L, 19L, 24L, 9L, 76L, 62L, 68L, 97L, 43L, 
8L, 84L, 36L, 20L, 57L, 99L, 42L, 64L, 87L, 1L, 78L, 34L, 41L, 
32L, 10L, 72L), col4 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("rn", 
"col1", "col2", "value", "col4"), row.names = c(NA, -36L), class = "data.frame")
DF2 <- structure(list(rn = 1:6, col1 = c("A", "A", "A", "A", "A", "A"
), col2 = c("C", "D", "C", "D", "C", "D"), data = c(1L, 3L, 1L, 
3L, 1L, 3L), min = c(0L, 10L, 20L, 30L, 40L, 50L), max = c(10L, 
20L, 30L, 40L, 50L, 60L)), .Names = c("rn", "col1", "col2", "data", 
"min", "max"), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame")

Answer 2

您的数据，正在改变stringsAsFactors=F

DF1 <- data.frame("col1" = rep(c("A","B"), 18),
              "col2" = rep(c("C","D","E"), 12),
              "value"= (sample(1:100,36)),
              "col4" = rep(NA,36),
              stringsAsFactors=F)

DF2 <- data.frame("col1" = rep("A",6),
              "col2" = rep(c("C","D"),3),
              "data" = rep(c(1,3),3),
              "min" = seq(0,59,by=10),
              "max" = seq(10,69,by=10),
              stringsAsFactors=F)

使用dplyr，1）使用 合并两个数据left_join，2）检查ifelse value是between min和max rowwise，然后3）取消选择min和max列...

library(dplyr)
left_join(DF1, DF2, by=c("col1","col2")) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(data = ifelse(between(value,min,max), data, NA)) %>%
  select(-min, -max)

不确定您是否期望执行某种聚合，但这是上面代码的输出

    col1  col2 value  col4  data
 1     A     C    23    NA    NA
 2     A     C    23    NA     1
 3     A     C    23    NA    NA
 4     B     D    59    NA    NA
 5     A     E    57    NA    NA
 6     B     C     8    NA    NA