r - 快速识别满足 data.table 中特定条件的观察结果的方法

Question

library('data.table')
set.seed(1)
A<-data.table(age = rnorm(10, mean = 10), V1= rnorm(10))

情况是我想在 data.table A 中创建一个新列，对于每个观察，它会寻找年龄差距在 0.5 到 1 岁之间的任何观察，并将该观察的 V1 的值用作当前观察的 V2。如果有多个观测值符合标准，只需确定最接近 0.5 年差距的观测值。

我想知道是否有一种快速的方法可以在不使用 for 循环的情况下在 data.table 中实现这一点。

Answer 1

这是可能的……而且很有趣……但不是那么漂亮，也不可读:

CJ(A1=A$age,A2=A$age)[,.(A1, A2,d=abs(A1-A2))
                      ][d>=0.5 & d<=1
                        ][, .(d, dmin=min(d),A2), by="A1"
                          ][d==dmin
                            ][A, .(A1, A2,V2=i.V1,d), on=c(A2="age"), nomatch=0
                              ][A, .(age=A1, A2, V1, d, V2), on=c(A1="age")]

          age        A2          V1         d          V2
 1:  9.373546 10.183643  1.51178117 0.8100971  0.38984324
 2: 10.183643 10.738325  0.38984324 0.5546814  0.94383621
 3:  9.164371  9.694612 -0.62124058 0.5302402  0.59390132
 4: 11.595281 10.738325 -2.21469989 0.8569561  0.94383621
 5: 10.329508  9.694612  1.12493092 0.6348962  0.59390132
 6:  9.179532  9.694612 -0.04493361 0.5150800  0.59390132
 7: 10.487429  9.694612 -0.01619026 0.7928174  0.59390132
 8: 10.738325 10.183643  0.94383621 0.5546814  0.38984324
 9: 10.575781  9.694612  0.82122120 0.8811697  0.59390132
10:  9.694612  9.179532  0.59390132 0.5150800 -0.04493361