使用 R 在不同长度的列之间映射和赋值

Question

我有一个像这样的df

structure(list(id = c(4375, 4375, 4375, 4375), time = c(0, 88, 
96, 114)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

和第二个 df (df2) 像这样

structure(list(id2 = c(4375, 4375, 4375, 4375, 4375, 4375, 4375, 
4375, 4375, 4375), time2 = c(0, 2, 87, 88, 94, 97, 101, 104, 
109, 114), score2 = c(0.028, 0.057, 0.057, 0.057, 0.057, 0.057, 
0.057, 0.085, 0.085, 0.085)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

当df1中的时间值等于或小于df2中的时间时，我希望对于每个id，map df中的时间列和在df1中创建一个分数列并从df2分配分数值。 我希望最终的 df 看起来像这样

structure(list(id3 = c(4375, 4375, 4375, 4375), time3 = c(0, 
88, 96, 116), score3 = c(0.028, 0.057, 0.057, 0.085)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

Answer 1

对于 id 和 time 列中的完全匹配，我们可以使用left_join ：

library(dplyr)

left_join(df, df2, by=c('id'='id2', 'time'='time2'))

    id time score2
1 4375    0  0.028
2 4375   88  0.057
3 4375   96     NA
4 4375  114  0.085

但是，正如我们所见，这不能很好地处理近场比赛。 请定义，“当 df1 中的时间值等于或小于 df2 中的时间时”是什么意思。 等于或小于什么？ 我们如何匹配“等于或小于”比较的元素？

Answer 2

library(fuzzyjoin)
fuzzy_left_join(df, df2, by = c("time"="time2"), match_fun = list(`<=`)) %>% 
  group_by(time2) %>% 
  slice(n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  group_by(time) %>% 
  filter(row_number()==1) %>% 
  select(id3=id, time3=time, score3 = score2)

    id3 time3 score3
  <dbl> <dbl>  <dbl>
1  4375     0  0.028
2  4375    88  0.057
3  4375    96  0.057
4  4375   114  0.085