r - dplyr left_join by 小于，大于条件

Question

这个问题与issues Efficiently merging two data frames on a non-trivial criteria有些相关和 Checking if date is between two dates in r .我在这里发布的请求是否存在该功能: GitHub issue

我希望使用 dplyr::left_join() 加入两个数据框.我用来加入的条件是小于、大于即 <=和 > .是否dplyr::left_join()支持这个功能？或者 key 只带 =他们之间的运营商。这很容易从 SQL 运行(假设我在数据库中有数据框)

这是一个 MWE:我有两个数据集一个公司年 (fdata)，而第二个是每五年发生一次的调查数据。所以对于 fdata 中的所有年份两个调查年之间的数据，加入相应的调查年数据。

id <- c(1,1,1,1,
        2,2,2,2,2,2,
        3,3,3,3,3,3,
        5,5,5,5,
        8,8,8,8,
        13,13,13)

fyear <- c(1998,1999,2000,2001,1998,1999,2000,2001,2002,2003,
       1998,1999,2000,2001,2002,2003,1998,1999,2000,2001,
       1998,1999,2000,2001,1998,1999,2000)

byear <- c(1990,1995,2000,2005)
eyear <- c(1995,2000,2005,2010)
val <- c(3,1,5,6)

sdata <- tbl_df(data.frame(byear, eyear, val))

fdata <- tbl_df(data.frame(id, fyear))

test1 <- left_join(fdata, sdata, by = c("fyear" >= "byear","fyear" < "eyear"))

我明白了

Error: cannot join on columns 'TRUE' x 'TRUE': index out of bounds 

除非 left_join可以处理这种情况，但我的语法缺少某些东西？

Answer 1

data.table 从 v 1.9.8 开始添加非等值连接

library(data.table) #v>=1.9.8
setDT(sdata); setDT(fdata) # converting to data.table in place

fdata[sdata, on = .(fyear >= byear, fyear < eyear), nomatch = 0,
      .(id, x.fyear, byear, eyear, val)]
#    id x.fyear byear eyear val
# 1:  1    1998  1995  2000   1
# 2:  2    1998  1995  2000   1
# 3:  3    1998  1995  2000   1
# 4:  5    1998  1995  2000   1
# 5:  8    1998  1995  2000   1
# 6: 13    1998  1995  2000   1
# 7:  1    1999  1995  2000   1
# 8:  2    1999  1995  2000   1
# 9:  3    1999  1995  2000   1
#10:  5    1999  1995  2000   1
#11:  8    1999  1995  2000   1
#12: 13    1999  1995  2000   1
#13:  1    2000  2000  2005   5
#14:  2    2000  2000  2005   5
#15:  3    2000  2000  2005   5
#16:  5    2000  2000  2005   5
#17:  8    2000  2000  2005   5
#18: 13    2000  2000  2005   5
#19:  1    2001  2000  2005   5
#20:  2    2001  2000  2005   5
#21:  3    2001  2000  2005   5
#22:  5    2001  2000  2005   5
#23:  8    2001  2000  2005   5
#24:  2    2002  2000  2005   5
#25:  3    2002  2000  2005   5
#26:  2    2003  2000  2005   5
#27:  3    2003  2000  2005   5
#    id x.fyear byear eyear val

您还可以通过 1.9.6 中的 foverlaps 来使用它，但需要付出更多的努力。