使用不同列名的另一个 data.table 过滤 data.table

Question

我有这个数据集：

library(data.table)    
dt <- data.table(
  record=c(1:20),
  area=rep(LETTERS[1:4], c(4, 6, 3, 7)), 
  score=c(1,1:3,2:3,1,1,1,2,2,1,2,1,1,1,1,1:3),
  cluster=c("X", "Y", "Z")[c(1,1:3,3,2,1,1:3,1,1:3,3,3,3,1:3)]
)

我已经使用这篇文章中的解决方案来创建此摘要：

dt_summary = 
  dt[ , .N, keyby = .(area, score, cluster)
      ][ , {
        idx = frank(-N, ties.method = 'min') == 1
        NN = sum(N)
        .(
          cluster_mode = cluster[idx],
          cluster_pct = 100*N[idx]/NN,
          cluster_freq = N[idx],
          record_freq = NN
        )
      }, by = .(area, score)]
dt_score_1 <- dt_summary[score == 1]
setnames(dt_score_1, "area", "zone")

我想使用结果dt_score_1来dt根据区域/区域和集群/集群模式进行过滤。所以在一个新的 data.table 中，从dt区域 A 中提取的唯一行应该属于集群 X，对于区域 D，它们应该是集群 Z 等。

Answer 1

如果我正确理解了这个问题，这是dtwithdt_score_1与 conditions的合并area = zone, cluster = cluster_mode。

dt[dt_score_1, on = .(area = zone, cluster = cluster_mode)]

#     record area score cluster i.score cluster_pct cluster_freq record_freq
#  1:      1    A     1       X       1   100.00000            2           2
#  2:      2    A     1       X       1   100.00000            2           2
#  3:      7    B     1       X       1    66.66667            2           3
#  4:      8    B     1       X       1    66.66667            2           3
#  5:     11    C     2       X       1   100.00000            1           1
#  6:     12    C     1       X       1   100.00000            1           1
#  7:     14    D     1       Z       1    80.00000            4           5
#  8:     15    D     1       Z       1    80.00000            4           5
#  9:     16    D     1       Z       1    80.00000            4           5
# 10:     17    D     1       Z       1    80.00000            4           5
# 11:     20    D     3       Z       1    80.00000            4           5

有关 join-as-filter 的更详细说明，请参阅@Frank 发布的以下链接

与 data.table 执行半连接