Question

我是R的新手并尝试将一些代码从SAS更改为R，但我仍然坚持一部分。我目前无法想到我可以发布的样本数据集，这将代表我的问题。

数据帧名称1有5列和483行。

数据帧名称2有27列，超过30000行。

我目前在SAS中有这个：

 proc sql;
 create table name_c as
 select a.*, b.*
 from work.name1 a inner join work.name2 b
 on a.name = b.name
 where b.start_time <= a.p_start_time:
 quit;

我尝试使用sqldf

   name_c <- sqldf("select a.*, b.* from name1 a inner join name2 b on
                    a.name = b.name
                    where b.start_time <= a.p_start_time")

但收到错误消息： rsqlite_send_query中的错误（conn @ptr，statement）：表名2没有列名另外：警告信息：在field_types []＆lt; - field_types [names（data）]中：要替换的项目数不是替换长度的倍数

我希望的结果将是所有列，但是按照sqldf代码中提到的时间戳进行过滤。

Answer 1

我对SAS很生疏，但是（根据我的理解）你应该能够使用dplyr来做一个inner_join然后过滤。以下是玩具示例：

 library(dplyr)

 Name <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)
 Year <- c(2006,2007,2008,2009,2006,2007,2008,2009,2006,2007,2008,2009)
 Qtr.1 <- as.numeric(c(15,12,22,10,12,16,13,23,11,13,17,14))
 Qtr.2 <- as.numeric(c(14,32,62,40,72,26,43,53,14,53,67,17))
 Qtr.3 <- as.numeric(c(55,52,52,50,52,56,53,53,51,15,15,54))
 Qtr.4 <- as.numeric(c(65,72,52,40,52,66,63,24,51,63,57,84))
 DF <- data.frame(Name,Year,Qtr.1,Qtr.2,Qtr.3,Qtr.4)


 Name2 <- c(1,1,1,1,2,2,5,2,9,3,7,3)
 Year2 <- c(2016,2034,2008,2009,2034,2007,2008,2009,2006,2007,2008,2009)
 Qtr.1.2 <- as.numeric(c(15,12,22,10,12,16,13,23,11,13,17,14))
 Qtr.2.2 <- as.numeric(c(14,32,62,40,72,26,43,53,14,53,67,17))
 Qtr.3.2 <- as.numeric(c(55,52,52,50,52,56,53,53,51,15,15,54))
 Qtr.4.2 <- as.numeric(c(65,72,52,40,52,66,63,34,51,63,57,84))
 DF2 <- data.frame(Name2,Year2,Qtr.1.2,Qtr.2.2,Qtr.3.2,Qtr.4.2)


 #using dplyr's inner_join + filter fuctions
 x <- inner_join(DF, DF2 , by = c("Name" = "Name2"))
 x <- x %>% filter(Year <= Year2)
 x
    # A tibble: 31 x 11
   Name  Year Qtr.1 Qtr.2 Qtr.3 Qtr.4 Year2
1     1  2006    15    14    55    65  2016
.....

r组合两个不同的数据帧并使用时间戳

1 个答案: