我正在尝试根据时间范围合并两个表。我只发现了一些旧的答案(例如Data Table merge based on date ranges),它们不使用lubridate
。
实际上,lubridate
提供%within%
函数,可以检查日期是否在某个区间内。我构建了一个最小的例子,并想知道是否有办法根据重叠的日期/间隔将这些数据帧合并在一起。因此,请检查df1$Date
中是否有df2$interval
。
library(lubridate)
df1 <- data.frame(Date=c(ymd('20161222'),ymd('20161223'),ymd('20161228'),ymd('20170322')),
User=c('a','b','a','a'),
Units=c(1,2,3,1))
df2 <- data.frame(User=c('a','b','a'),
Start=c(ymd('20140101'), ymd('20140101'), ymd('20170101')),
End=c(ymd('20161231'),ymd('20170331'),ymd('20170331')),
Price=c(10,10,20))
df2$interval <- interval(df2$Start, df2$End)
我的预期输出将是这样的
| |User |Date | Units| Price|
|:--|:----|:----------|-----:|-----:|
|1 |a |2016-12-22 | 1| 10|
|3 |a |2016-12-28 | 3| 10|
|6 |a |2017-03-22 | 1| 20|
|7 |b |2016-12-23 | 2| 10|
答案 0 :(得分:2)
这对于大型数据帧来说可能效率低下(因为你创建了一个更大的匹配和子集),我确信有一种更优雅的方式,但这有效:
output <- merge(df1,df2,by="User")[test$Date %within% test$interval,]
或者您可以使用循环:
for(x in 1:length(df1$User)){
df1$Price[x]<-df2[(df1$Date[x] %within% df2$interval)&df1$User[x]==df2$User,]$Price
}
我相信你也可以创建一个函数并使用apply ...