我有一个带有变量“Tim”的数据框“veh”：
> dput(veh$Tim)
c(169.7, 169.8, 169.9, 170, 170.1, 170.2, 170.3, 170.4, 170.5,
170.6, 170.7, 170.8, 170.9, 171, 171.1, 171.2, 171.3, 171.4,
171.5, 171.6, 171.7, 171.8, 171.9, 172, 172.1, 172.2, 172.3,
172.4, 172.5, 172.6, 172.7, 172.8, 172.9, 173, 173.1, 173.2,
173.3, 173.4, 173.5, 173.6, 173.7, 173.8, 173.9, 174, 174.1,
174.2, 174.3, 174.4, 174.5, 174.6, 174.7, 174.8, 174.9, 175,
175.1, 175.2, 175.3, 175.4, 175.5, 175.6, 175.7, 175.8, 175.9,
176, 176.1, 176.2, 176.3, 176.4, 176.5, 176.6, 176.7, 176.8,
176.9, 177, 177.1, 177.2, 177.3, 177.4, 177.5, 177.6, 177.7,
177.8, 177.9, 178, 178.1, 178.2, 178.3, 178.4, 178.5, 178.6,
178.7, 178.8, 178.9, 179, 179.1, 179.2, 179.3, 179.4, 179.5,
179.6, 179.7, 179.8, 179.9, 180, 180.1, 180.2, 180.3, 180.4,
180.5, 180.6, 180.7, 180.8, 180.9, 181, 181.1, 181.2, 181.3,
181.4, 181.5, 181.6, 181.7, 181.8, 181.9, 182, 182.1, 182.2,
182.3, 182.4, 182.5, 182.6, 182.7, 182.8, 182.9, 183, 183.1,
183.2, 183.3, 183.4, 183.5, 183.6, 183.7, 183.8, 183.9, 184,
184.1, 184.2, 184.3, 184.4, 184.5, 184.6, 184.7, 184.8, 184.9,
185, 185.1, 185.2)
另外，我有一个矢量“slopezz”：
> slopezz
[1] -2.1920 0.7034 0.6113 -1.2540 0.7513 2.3250 0.0791 -0.9713 1.1010 1.9490
[11] -1.4290 2.2500 0.8775
和另一个单列数据框，“x”：
> x
psi
psi1.Tim 171.4
psi2.Tim 171.8
psi3.Tim 175.1
psi4.Tim 175.7
psi5.Tim 176.3
psi6.Tim 177.8
psi7.Tim 178.7
psi8.Tim 180.1
psi9.Tim 181.5
psi10.Tim 182.4
psi11.Tim 183.8
psi12.Tim 184.8
“slopezz”中有13个值，x$psi中有12个值。在数据框“veh”中，我想添加一个新列“斜率”，其中包含来自“slopezz”但来自x$psi的索引的值。
“slopezz”中的第一个值是-2.1920，而x$psi中的第一个值是171.4。 x$psi对应veh$Tim。因此，在169.7（veh$Time中的第一个值）和171.4之间，“slope”变量包含第一个值-2.1920。然后，在171.4和171.8之间的第二个斜率值，0.7034。等等。
我可以使用ifelse成功创建新列，并手动输入x$psi和“slopezz”的值。
##示例：
library(dplyr)
veh <- veh %>%
mutate(slope = ifelse(Tim<=171.4,slopezz[1],
ifelse(Tim>171.4 & Tim<=171.8, slopezz[2], ....
代码很长，所以不要把整个事情放在这里。
但有没有更好的方法，我不必手动设置从Tim获取的x$psi值？
答案 0 :(得分：3)
对dput()使用veh$Tim，你有正确的想法;如果您将它用于slopezz和x，那会有所帮助。
这是一个双线解决方案（其中ix是临时索引变量）：
ix <- sapply(veh$Time, function(z) which.max(z <= c(x$psi, Inf)))
veh$slope <- slopezz[ix]
例如，当slopezz等于171.4时，您对veh$Tim的值有些含糊不清。上面的代码使用右边的间隔。
答案 1 :(得分：2)
您需要加入，例如tidyr::fill：
library(dplyr)
library(tidyr)
x %>% mutate(slopezz = slopezz[1:n()]) %>%
right_join(veh, by = c('psi' = 'Tim')) %>%
fill(slopezz, .direction = 'up')
# psi slopezz
# 1 169.7 -2.1920
# 2 169.8 -2.1920
# 3 169.9 -2.1920
# 4 170.0 -2.1920
# 5 170.1 -2.1920
# 6 170.2 -2.1920
# . ... ...
请注意，这会将最后四个值保留为NA，因为您需要fill。如果您想fill向下，只需添加%>% fill(slopezz)。
x <- structure(list(psi = c(171.4, 171.8, 175.1, 175.7, 176.3, 177.8,
178.7, 180.1, 181.5, 182.4, 183.8, 184.8)), .Names = "psi", class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))
slopezz <- c(-2.192, 0.7034, 0.6113, -1.254, 0.7513, 2.325, 0.0791, -0.9713,
1.101, 1.949, -1.429, 2.25, 0.8775)
veh <- structure(list(Tim = c(169.7, 169.8, 169.9, 170, 170.1, 170.2,
170.3, 170.4, 170.5, 170.6, 170.7, 170.8, 170.9, 171, 171.1,
171.2, 171.3, 171.4, 171.5, 171.6, 171.7, 171.8, 171.9, 172,
172.1, 172.2, 172.3, 172.4, 172.5, 172.6, 172.7, 172.8, 172.9,
173, 173.1, 173.2, 173.3, 173.4, 173.5, 173.6, 173.7, 173.8,
173.9, 174, 174.1, 174.2, 174.3, 174.4, 174.5, 174.6, 174.7,
174.8, 174.9, 175, 175.1, 175.2, 175.3, 175.4, 175.5, 175.6,
175.7, 175.8, 175.9, 176, 176.1, 176.2, 176.3, 176.4, 176.5,
176.6, 176.7, 176.8, 176.9, 177, 177.1, 177.2, 177.3, 177.4,
177.5, 177.6, 177.7, 177.8, 177.9, 178, 178.1, 178.2, 178.3,
178.4, 178.5, 178.6, 178.7, 178.8, 178.9, 179, 179.1, 179.2,
179.3, 179.4, 179.5, 179.6, 179.7, 179.8, 179.9, 180, 180.1,
180.2, 180.3, 180.4, 180.5, 180.6, 180.7, 180.8, 180.9, 181,
181.1, 181.2, 181.3, 181.4, 181.5, 181.6, 181.7, 181.8, 181.9,
182, 182.1, 182.2, 182.3, 182.4, 182.5, 182.6, 182.7, 182.8,
182.9, 183, 183.1, 183.2, 183.3, 183.4, 183.5, 183.6, 183.7,
183.8, 183.9, 184, 184.1, 184.2, 184.3, 184.4, 184.5, 184.6,
184.7, 184.8, 184.9, 185, 185.1, 185.2)), .Names = "Tim", row.names = c(NA,
-156L), class = "data.frame")
答案 2 :(得分：2)
这是使用基础R的剪切功能的解决方案。 数据：
veh<-data.frame(Tim=c(169.7, 169.8, 169.9, 170, 170.1, 170.2, 170.3, 170.4, 170.5,
170.6, 170.7, 170.8, 170.9, 171, 171.1, 171.2, 171.3, 171.4,
171.5, 171.6, 171.7, 171.8, 171.9, 172, 172.1, 172.2, 172.3,
172.4, 172.5, 172.6, 172.7, 172.8, 172.9, 173, 173.1, 173.2,
173.3, 173.4, 173.5, 173.6, 173.7, 173.8, 173.9, 174, 174.1,
174.2, 174.3, 174.4, 174.5, 174.6, 174.7, 174.8, 174.9, 175,
175.1, 175.2, 175.3, 175.4, 175.5, 175.6, 175.7, 175.8, 175.9,
176, 176.1, 176.2, 176.3, 176.4, 176.5, 176.6, 176.7, 176.8,
176.9, 177, 177.1, 177.2, 177.3, 177.4, 177.5, 177.6, 177.7,
177.8, 177.9, 178, 178.1, 178.2, 178.3, 178.4, 178.5, 178.6,
178.7, 178.8, 178.9, 179, 179.1, 179.2, 179.3, 179.4, 179.5,
179.6, 179.7, 179.8, 179.9, 180, 180.1, 180.2, 180.3, 180.4,
180.5, 180.6, 180.7, 180.8, 180.9, 181, 181.1, 181.2, 181.3,
181.4, 181.5, 181.6, 181.7, 181.8, 181.9, 182, 182.1, 182.2,
182.3, 182.4, 182.5, 182.6, 182.7, 182.8, 182.9, 183, 183.1,
183.2, 183.3, 183.4, 183.5, 183.6, 183.7, 183.8, 183.9, 184,
184.1, 184.2, 184.3, 184.4, 184.5, 184.6, 184.7, 184.8, 184.9,
185, 185.1, 185.2))
slopezz<-c(-2.1920, 0.7034, 0.6113, -1.2540, 0.7513, 2.3250, 0.0791, -0.9713,
1.1010, 1.9490, -1.4290, 2.2500, 0.8775)
x<-c(171.4, 171.8, 175.1, 175.7, 176.3, 177.8, 178.7, 180.1, 181.5,
182.4, 183.8, 184.8)
现在将x定义为包含Tim的整个范围：
x<-c(0,x,200)
veh$slope<-slopezz[cut(veh$Tim, breaks=x)]
此示例的最终数据帧将是Tim列和新列斜率。
答案 3 :(得分：1)
蛮力的方式是
veh$slope = rep(slopes[1], length(veh$Tim))
for (j in 1:12) veh$slope[ veh$Tim>x$psi[j] ] = slopes[j+1]