Question

我有三个数据表（实际的input更大，性能很重要，因此我必须尽可能多地使用data.table）

input <- fread("  ID   | T1 | T2 | T3 |    DATE    
                ACC001 |  1 |  0 |  0 | 31/12/2016 
                ACC001 |  1 |  0 |  1 | 30/06/2017 
                ACC002 |  0 |  1 |  1 | 31/12/2016", sep = "|")

mevs <- fread("  DATE    | INDEX_NAME | INDEX_VALUE 
              31/12/2016 | GDP        |  1.05       
              30/06/2017 | GDP        |  1.06       
              31/12/2017 | GDP        |  1.07       
              30/06/2018 | GDP        |  1.08       
              31/12/2016 | CPI        |  0.02       
              30/06/2017 | CPI        |  0.00       
              31/12/2017 | CPI        | -0.01       
              30/06/2018 | CPI        |  0.01   ", sep = "|")

time <- fread("    DATE   
               31/12/2017 
               30/06/2018 ", sep = "|")

有了这些，我需要实现两件事：

将第二个dt（GDP中的CPI和mevs值插入第一个（input）中，以便在最后一列中进行一些计算基于T1，T2，T3，GDP和CPI。
对第三个dt（time）中给定的时间间隔进行投影，将前一个间隔中的T1，T2和T3值复制到如果存在，则使用相同的ID（因此ACC001的将保留1, 0, 1）（如果不存在，则用0填充它们）并获取GDP和CPI从相应的日期开始。

为此，我正在使用以下代码：

ones <- input[, .N, by = ID][N == 1, ID]

input[, .SD[time, on = "DATE"], by = ID
      ][dcast(mevs, DATE ~ INDEX_NAME), on = "DATE", `:=` (GDP = i.GDP, CPI = i.CPI)
        ][, (2:4) := lapply(.SD, function(x) if (.BY %in% ones) replace(x, is.na(x), 0L) else zoo::na.locf(x) )
          , by = ID, .SDcols = 2:4][]

这样做（感谢@Jaap）

input[, .SD[time, on = "DATE"], by = ID]为每个ID将时间data.table连接到其余列，从而扩展了data.table。
然后将扩展版本的(dcast(mevs, DATE ~ INDEX_NAME))的mevs连接到扩展的data.table。
最后，扩展数据表中的缺失值由na.locf包中的zoo函数填充。

预期输出为：

       ID T1 T2 T3       DATE  GDP   CPI
1: ACC001  1  0  0 31/12/2016 1.05  0.02
2: ACC001  1  0  1 30/06/2017 1.06  0.00
3: ACC001  1  0  1 31/12/2017 1.07 -0.01
4: ACC001  1  0  1 30/06/2018 1.08  0.01
5: ACC002  0  1  1 31/12/2016 1.05  0.02
6: ACC002  0  0  0 30/06/2017 1.06  0.00
7: ACC002  0  0  0 31/12/2017 1.07 -0.01
8: ACC002  0  0  0 30/06/2018 1.08  0.01

但是我得到的是：

       ID T1 T2 T3       DATE  GDP   CPI
1: ACC001 NA NA NA 31/12/2017 1.07 -0.01
2: ACC001 NA NA NA 30/06/2018 1.08  0.01
3: ACC002 NA NA NA 31/12/2017 1.07 -0.01
4: ACC002 NA NA NA 30/06/2018 1.08  0.01

我几乎可以肯定，第一步必须在input和time之间选择错误的联接选项，但是我找不到解决方法。

感谢大家的宝贵时间。

Answer 1

可能的解决方案：

times <- unique(rbindlist(list(time, as.data.table(unique(input$DATE))))
                )[, DATE := as.Date(DATE, "%d/%m/%Y")][order(DATE)]
input[, DATE := as.Date(DATE, "%d/%m/%Y")]
mevs[, DATE := as.Date(DATE, "%d/%m/%Y")]

ones <- input[, .N, by = ID][N == 1, ID]

input[, .SD[times, on = "DATE"], by = ID
      ][dcast(mevs, DATE ~ INDEX_NAME), on = "DATE", `:=` (GDP = i.GDP, CPI = i.CPI)
        ][, (2:4) := lapply(.SD, function(x) if (.BY %in% ones) replace(x, is.na(x), 0L) else zoo::na.locf(x) )
          , by = ID, .SDcols = 2:4][]

给出：

       ID T1 T2 T3       DATE  GDP   CPI
1: ACC001  1  0  0 2016-12-31 1.05  0.02
2: ACC001  1  0  1 2017-06-30 1.06  0.00
3: ACC001  1  0  1 2017-12-31 1.07 -0.01
4: ACC001  1  0  1 2018-06-30 1.08  0.01
5: ACC002  0  1  1 2016-12-31 1.05  0.02
6: ACC002  0  0  0 2017-06-30 1.06  0.00
7: ACC002  0  0  0 2017-12-31 1.07 -0.01
8: ACC002  0  0  0 2018-06-30 1.08  0.01

使用data.table

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