我正在尝试左连接两个数据框（df1、df2）。数据框共有两列：区域和斜率。区域是一个因子列，斜率是数字。
df1 = data.frame(slope = c(1:6), zone = c(rep("Low", 3), rep("High", 3)))
df2 = data.frame(slope = c(2.4, 2.4,6.2), zone = c(rep("Low", 1), rep("High", 2)), other = c(rep("a", 1), rep("b", 1), rep("c", 1)))
df1
df2
我想加入数据框，以便它们首先在区域上完全匹配，然后是斜率最接近的匹配。如果有两个等距的斜率值，只要一致地应用规则并且不会导致重复的行，连接是向上还是向下舍入都没有关系。
我更喜欢用fuzzy_join 或dplyr 而不是data.table 来做到这一点。
结果应该类似于：
df3 = data.frame(slope = c(1:6), zone = c(rep("Low", 3), rep("High", 3)), other = c(rep("a", 3), rep("b",1), rep("c",2)))
df3
其中“other”的值首先由区域确定，然后是最近的斜率。
我试过了：
distance_left_join(df, df2, by=c("zone"= "zone", "slope"="slope"))
以及其他类型的模糊连接，但我认为它们可能不起作用，因为列的类型不同。我怀疑有一个fuzzy_left_join 解决方案，但我不明白如何创建匹配函数。