按组条件过滤data.table

Question

我需要增量更新SQL数据库，因此收到以下data.table作为输入。

library(data.table)
dt1 <- data.table(Category = letters[1:4]
                  , Max.Date = rep(as.Date("2018-01-01"),4))

我现在想过滤R中的data.table以选择所有类别，这些类别在我的data.table dt2中确实有较晚的日期，但是当然，过滤应该在单个类别，因此仅按每个类别比较日期，而不是整个数据。

dt2 <- data.table(Category = letters[1:8]
                  , Max.Date = rep(as.Date("2019-01-01"),8))

所需的输出应从dt2中选择，其中最大日期大于dt1中的最大值，因此所需的输出应为：

   dt.desired 
   Category   Max.Date
1:        a 2019-01-01
2:        b 2019-01-01
3:        c 2019-01-01
4:        d 2019-01-01

因此，请从dt2中进行选择，其中每个类别的日期都比dt1中的日期大。

Answer 1

下面的非等号联接应该起作用

dt2[ dt1, 
     .( Category, Max.Date = x.Max.Date ), 
     on = .( Category, Max.Date > Max.Date ) ][]

应该有效，导致：

#    Category   Max.Date
# 1:        a 2019-01-01
# 2:        b 2019-01-01
# 3:        c 2019-01-01
# 4:        d 2019-01-01