Question

假设我有这两个data.tables：

  A <- data.table(date = c("2003-05-24", "2003-06-05", "2003-06-24", "2003-06-25", "2003-06-27"),
                  "id" = c(1,2,1,1,2))

  B <- data.table(idd = c(1,1,1,1,1),
                  datee =  c("2003-05-25", "2003-06-06", "2003-06-25", "2003-06-26", "2003-06-28"),
                  value = c(1,2,3,4,5))
> A
         date id
1: 2003-05-24  1
2: 2003-06-05  2
3: 2003-06-24  1
4: 2003-06-25  1
5: 2003-06-27  2

> B
   idd      datee value
1:   1 2003-05-25     1
2:   1 2003-06-06     2
3:   1 2003-06-25     3
4:   1 2003-06-26     4
5:   1 2003-06-28     5

对于A中的每个id，我想加入B中最接近（基于日期）的先前值。这给出了所需的结果：

A[B, value := i.value, on = c("id" = "idd", "date" = "datee"), roll=-Inf]

> A
         date id value
1: 2003-05-24  1    NA
2: 2003-06-05  2    NA
3: 2003-06-24  1     2
4: 2003-06-25  1     3
5: 2003-06-27  2    NA

问题是，我在B中不只有一列，而是几百列。我真的不想输入所有列名，如valueXXX = i.valueXXX等，特别是因为B中的列数和名称可能会改变。

所以我尝试像这样滚动连接：

C <- A[B, , on = c("id" = "idd", "date" = "datee"), roll=-Inf]

> C
         date id value
1: 2003-05-25  1     1
2: 2003-06-06  1     2
3: 2003-06-25  1     3
4: 2003-06-26  1     4
5: 2003-06-28  1     5

正如您所看到的，结果根本不是我想要的。有人可以向我解释一下，为什么data.table表现得像这样？另外，在没有对所有列名称进行硬编码的情况下，实现所需结果的正确方法是什么？

编辑：弗兰克提供的链接确实解决了我的问题。基本上定义要添加的变量的向量，然后使用“：=”与mget：

vars <- c("value")  # in my case hundreds of variables, but in this toy example just one

A[B, (vars) := mget(paste0("i.", vars)), on = c("id" = "idd", "date" = "datee"), roll=-Inf]

R data.table滚动连接

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