Question

我正在尝试找到解决此请求功能的方法：[#2300] Add backwards and firstback to roll=TRUE中提及的this post。

基本上我想在X

中查看以下Y的“窗口加入”

在前n列（在以下示例{x,y}）
AND选择t中Y的最后一列（[t-w1,t+w2]的值），该值落入X区间，其中t是t中的最后一列，通常{w1,w2}为时间列，w1=w2=something为一些整数（可能为w1=0或library(data.table) set.seed(123); X <- data.table(x=c(1,1,1,2,2),y=c(T,T,F,F,F),t=as.POSIXct("08:00:00.000",format="%H:%M:%OS")+sample(0:999,5,TRUE)/1e3) Y <- copy(X) set.seed(123) Y[,`:=`(IDX=.I,t=t+sample(c(-5:5)/1e3,5,T))] Y <- rbindlist(list(Y, X[5,][,IDX:=6][,t:=t+0.001], X[5,][,IDX:=7][,t:=t+0.002]))）

我构建了以下示例（但随意提供另一个/更好的示例）

(w1,w2) = (.002,.002)

使用R) X R) Y x y t x y t IDX 1: 1 TRUE 2013-01-25 08:00:00.286 1: 1 TRUE 2013-01-25 08:00:00.284 1 2: 1 TRUE 2013-01-25 08:00:00.788 2: 1 TRUE 2013-01-25 08:00:00.791 2 3: 1 FALSE 2013-01-25 08:00:00.407 3: 1 FALSE 2013-01-25 08:00:00.407 3 4: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.882 4: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.886 4 5: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.940 5: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.945 5 6: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.941 6 #by hand 7: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.942 7 #by hand

R) ans
   x     y                       t IDX
1: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.286   1
2: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.788  NA
3: 1 FALSE 2013-01-25 08:00:00.407   3
4: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.882  NA
5: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.940  6,7

结果将是

IDX

但是：Y如果有几行X（可以有比NA更多的行）匹配，只有一行，或{{1}如果没有匹配的话。

我也会对一些非data.table答案感到满意......

Answer 1

这是一个尝试，不是很优雅，没有data.table但是plyr。不知道它是否对你有用。

示例数据：

X <- data.frame(x=c(1,1,1,2,2),y=c(T,T,F,F,F),t=rep(1,5)+sample(0:999,5,TRUE)/1e3)
Y <- data.frame(x=c(1,1,1,2,2),y=c(T,T,F,F,F),t=rep(1,5)+sample(0:999,5,TRUE)/1e3, IDX=1:5)
w1 <- 0.3
w2 <- 0.3

给出了：

R> X
  x     y     t
1 1  TRUE 1.880
2 1  TRUE 1.364
3 1 FALSE 1.288
4 2 FALSE 1.170
5 2 FALSE 1.172
R> Y
  x     y     t IDX
1 1  TRUE 1.482   1
2 1  TRUE 1.252   2
3 1 FALSE 1.216   3
4 2 FALSE 1.674   4
5 2 FALSE 1.047   5

然后您可以使用以下代码：

m <- merge(X,Y, by=c("x","y"), all.x=TRUE, all.y=FALSE)
m <- m[m$t.x>m$t.y-w1 & m$t.x<m$t.y+w2,]
m <- ddply(m, c("x","y","t.x"), summarize, IDX=list(IDX))
names(m) <- c("x","y","t","IDX")
merge(X, m, by=c("x","y","t"), all.x=TRUE, all.y=FALSE)

这给出了以下结果：

  x     y     t  IDX
1 1 FALSE 1.288    3
2 1  TRUE 1.364 1, 2
3 1  TRUE 1.880   NA
4 2 FALSE 1.170    5
5 2 FALSE 1.172    5

Answer 2

以下是data.table（v.1.8.7 r797）中juba代码的翻译

setkey(X,x,y,t); setkey(Y,x,y,t)
m <- merge(X,Y, by=c("x","y"), all.x=TRUE, all.y=FALSE, allow.cartesian=TRUE)
m <- m[t.x>=(t.y-w1) & t.x<=(t.y+w2)]
m <- m[, list(IDX=list(IDX)), by=c("x","y","t.x")];
setnames(m,"t.x","t");
m <- m[X];

我明白了（注意NULL，Matthew Dowle可能会解释为什么我们这样做而不是NA）

R) m
   x     y                       t IDX
1: 1 FALSE 2013-01-25 08:00:00.407   3
2: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.286   1
3: 1  TRUE 2013-01-25 08:00:00.788
4: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.882
5: 2 FALSE 2013-01-25 08:00:00.940 6,7

我会等专家说出是否是data.table-optimal解决方案来关闭帖子。

窗口（又名滚动）与data.table连接

2 个答案: