我是R中的新手。 我有两个数据集A和B。
A <- data.table::fread(
"
V1 DATE ID
1 7/16/11 a
2 2/18/09 b
3 3/25/08 c
")
B <- data.table::fread(
"
V1 DATE ID Value
1 2013-06-13 a 109
2 2017-08-22 a 86
3 2017-09-15 a 88
4 2008-11-05 a 78
5 2009-02-17 a 74
6 2009-03-09 a 84
7 2009-03-17 a 81
8 2009-04-14 a 57
9 2009-04-21 a 65
10 2009-05-12 a 54
11 2009-06-08 a 54
12 2009-08-27 a 68
13 2011-08-26 b 199
14 2011-12-07 b 174
15 2012-01-31 b 66
16 2012-02-15 b 58
17 2012-04-17 b 59
18 2012-12-21 b 78
19 2013-01-14 b 91
20 2014-03-12 b 74
21 2014-08-28 b 98
22 2014-10-18 b 112
23 2010-12-15 b 36
24 2011-08-26 b 199
25 2011-12-07 b 174
26 2012-01-31 b 66
27 2012-02-15 b 58
28 2012-04-17 b 59
29 2015-05-08 c 105
30 2006-03-27 c 69
31 2007-03-12 c 104
32 2007-11-09 c 63
33 2008-03-25 c 239
34 2008-04-04 c 446
35 2008-04-09 c 354
36 2008-04-10 c 365
37 2008-04-11 c 366
38 2008-04-18 c 273
39 2008-04-28 c 271
40 2008-05-06 c 262
41 2008-05-19 c 72
42 2008-05-24 c 86
43 2008-06-20 c 47
44 2008-07-10 c 46
45 2008-08-06 c 55
46 2008-09-01 c 58
47 2008-09-29 c 56
48 2008-10-30 c 53
49 2008-12-09 c 71
50 2008-12-18 c 63
51 2009-01-14 c 60
52 2009-02-21 c 58
53 2009-03-28 c 54
54 2009-04-29 c 56
55 2009-04-30 c 59
56 2009-06-23 c 64
57 2009-07-24 c 69
58 2009-08-17 c 73
59 2009-10-04 c 127
60 2009-11-26 c 289
61 2009-12-02 c 277
62 2009-12-08 c 230
")
我尝试了数周的时间来使用R：
从B中查找ID==A$ID和B$DATE是最接近日期{em>之前的日期或与A$DATE相同的日期的值；
预期的结果是：ID=c, DATE=2008-03-25, Value=239
从B中找到ID==A$ID和B$DATE的值是A$DATE之后的14天。如果14天后没有确切的日期，请找到最接近的日期值（例如， A$DATE之后的15、16或17天）
预期的结果是：ID=c, DATE=2008-04-09, Value=354
答案 0 :(得分：1)
两个问题都可以通过data.table中的滚动连接来回答。
但是，准备数据有两个重要步骤。
IDate（或Date），以允许进行日期算术。 （IDate使用整数表示来节省内存）。 data.table以启用增强的语法。 setDT()强制通过引用将数据框或小标题强制为data.table ，即不进行复制。data.table::fread()函数。数据准备：
library(data.table)
setDT(A)[, DATE := as.IDate(DATE, "%m/%d/%y")]
setDT(B)[, DATE := as.IDate(DATE)]
现在，我们可以应用滚动加入：
B[A, on = .(ID, DATE), roll = +Inf, .(ID, DATE, Value)]
ID DATE Value 1: a 2011-07-16 68 2: b 2009-02-18 NA 3: c 2008-03-25 239
可以通过以正确的顺序B打印B[order(ID, DATE)]来验证结果。 ID == "b"中B的最早日期是2011-08-26。因此，B中的日期在 2009-02-18之前或之前。
请注意，DATE列中的值是参考日期A$DATE，不是匹配的B$DATE。
编辑：
第二个问题也可以用rolling join解决，但是代码需要进行三处修改：
A$DATE需要移14天。B中找到已转换参考日期或之后的最近日期。B$DATE。有了其他要求，我们得到
B[A[, .(ID, DATE = DATE + 14)], on = .(ID, DATE), roll = -Inf, .(ID, DATE = x.DATE, Value)]
ID DATE Value 1: a 2013-06-13 109 2: b 2010-12-15 36 3: c 2008-04-09 354
答案 1 :(得分：0)
使用dplyr的解决方案：
q1和q2对应于您的两个问题。
library(dplyr)
A$DATE <- as.Date(A$DATE,format = "%m/%d/%y")
B$DATE <- as.Date(B$DATE)
BA <- left_join(B,A, by= c("ID"="ID"))
q1 <- BA %>%
filter(ID %in% A$ID) %>%
filter(DATE.x < DATE.y) %>%
group_by(ID) %>%
arrange(desc(DATE.x)) %>%
slice(1)
q2 <- BA %>%
filter(ID %in% A$ID) %>%
group_by(ID) %>%
filter(as.numeric(DATE.x) - as.numeric(DATE.y) >= 14)
q1
#> # A tibble: 2 x 6
#> # Groups: ID [2]
#> V1.x DATE.x ID Value V1.y DATE.y
#> <int> <date> <chr> <int> <int> <date>
#> 1 12 2009-08-27 a 68 1 2011-07-16
#> 2 32 2007-11-09 c 63 3 2008-03-25
q2
#> # A tibble: 48 x 6
#> # Groups: ID [3]
#> V1.x DATE.x ID Value V1.y DATE.y
#> <int> <date> <chr> <int> <int> <date>
#> 1 1 2013-06-13 a 109 1 2011-07-16
#> 2 2 2017-08-22 a 86 1 2011-07-16
#> 3 3 2017-09-15 a 88 1 2011-07-16
#> 4 13 2011-08-26 b 199 2 2009-02-18
#> 5 14 2011-12-07 b 174 2 2009-02-18
#> 6 15 2012-01-31 b 66 2 2009-02-18
#> 7 16 2012-02-15 b 58 2 2009-02-18
#> 8 17 2012-04-17 b 59 2 2009-02-18
#> 9 18 2012-12-21 b 78 2 2009-02-18
#> 10 19 2013-01-14 b 91 2 2009-02-18
#> # ... with 38 more rows