Hợp nhất ngày gần nhất và các biến có liên quan từ một khung dữ liệu khác theo nhóm

Question

Tôi có hai khung dữ liệu với mỗi hàng cho mỗi ID. Tôi cần trả lại ngày gần nhất và dữ liệu liên quan từ khung dữ liệu thứ hai dựa trên ID và ngày của khung dữ liệu đầu tiên - thêm dữ liệu có liên quan vào khung dữ liệu đầu tiên. Điều này cũng phải làm việc với NA s hiện diện trong khung dữ liệu thứ hai. dữ liệu Ví dụ:

set.seed(42) 
df1 <- data.frame(ID = sample(1:3, 10, rep=T), dateTarget=(strptime((paste 
    (sprintf("%02d", sample(1:30,10, rep=T)), sprintf("%02d", sample(1:12,10, rep=T)), 
    (sprintf("%02d", sample(2013:2015,10, rep=T))), sep="")),"%d%m%Y")), Value=sample(15:100, 10, rep=T)) 
df2 <- data.frame(ID = sample(1:3, 10, rep=T), dateTarget=(strptime((paste 
    (sprintf("%02d", sample(1:30,20, rep=T)), sprintf("%02d", sample(1:12,20, rep=T)), 
    (sprintf("%02d", sample(2013:2015,20, rep=T))), sep="")),"%d%m%Y")), ValueMatch=sample(15:100, 20, rep=T)) 

Something từ base thích hợp hơn - split và một hỗn hợp của gia đình apply?

Bảng cuối cùng sẽ giống như thế:

ID dateTarget Value dateMatch ValueMatch 
1 3 22-02-15 52 09-03-15   94 
2 1 29-12-14 18 06-12-14   88 
3 3 08-12-15 98 06-07-15   48 
4 2 14-01-13 52 08-04-13   77 
5 2 29-07-15 97 01-08-15   68 
6 3 30-05-13 91 01-04-13   85 
7 1 04-11-13 70 21-02-14   35 
8 2 15-06-15 98 01-08-15   68 
9 3 17-11-14 68 15-12-14   95 

T.B. Có cách nào tốt hơn để tạo ra các ngày ngẫu nhiên (không sử dụng seq.Date)?

Answer 1

Dưới đây là giải pháp dựa trên các gói cơ sở:

z <- lapply(intersect(df1$ID,df2$ID),function(id) { 
    d1 <- subset(df1,ID==id) 
    d2 <- subset(df2,ID==id) 

    d1$indices <- sapply(d1$dateTarget,function(d) which.min(abs(d2$dateTarget - d))) 
    d2$indices <- 1:nrow(d2) 

    merge(d1,d2,by=c('ID','indices')) 
    }) 

z2 <- do.call(rbind,z) 
z2$indices <- NULL 

print(z2) 

# ID dateTarget.x Value dateTarget.y ValueMatch 
# 1 3 2015-11-14 47 2015-07-06   48 
# 2 3 2015-12-08 98 2015-07-06   48 
# 3 3 2015-02-22 52 2015-03-09   94 
# 4 3 2014-11-17 68 2014-12-15   95 
# 5 3 2013-05-30 91 2013-04-01   85 
# 6 1 2013-11-04 70 2014-02-21   35 
# 7 1 2014-12-29 18 2014-12-06   88 
# 8 2 2013-01-14 52 2013-04-08   77 
# 9 2 2015-07-29 97 2015-08-01   68 
# 10 2 2015-06-15 98 2015-08-01   68 

Answer 2

Sử dụng data.table, đơn giản và thanh lịch giải pháp:

library(data.table) 

setDT(df1) 
setDT(df2) 

setkey(df2, ID, dateTarget)[, dateMatch:=dateTarget] 
df2[df1, roll='nearest'] 

    ID dateTarget ValueMatch dateMatch Value 
1: 3 2015-11-14   48 2015-07-06 47 
2: 3 2015-02-22   94 2015-03-09 52 
3: 1 2014-12-29   88 2014-12-06 18 
4: 3 2015-12-08   48 2015-07-06 98 
5: 2 2013-01-14   77 2013-04-08 52 
6: 2 2015-07-29   68 2015-08-01 97 
7: 3 2013-05-30   85 2013-04-01 91 
8: 1 2013-11-04   35 2014-02-21 70 
9: 2 2015-06-15   68 2015-08-01 98 
10: 3 2014-11-17   95 2014-12-15 68