r - 连接键值不完全相等的R data.tables-合并时间最近的行

Question

在时间键值接近但不完全相同的R中，是否有一种巧妙的方式联接数据表？例如，假设我有一个针对不同时间段给出的结果数据表：

DT1 = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), time=c(10,30,60), v=1:9)

在这里，我们为在不同时间（时间）获取的不同类别（x）提供了一些值（v）。现在，假设我有另一个来源的数据，该数据提供了不同类别的一些时间值：

DT2=data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=1),time=c(10,10,60))

我可能想尝试尽可能地将DT2中的时间与DT1匹配，以预测DT2类别的值v。我想做类似的事情

setkeyv(DT2,c("x","time"))
merge(DT1,DT2,by=c("time","v")

哪个返回：

   time x v
1:   10 a 1
2:   10 b 4
3:   60 c 9

但是，如果我的时间没有同样的精度怎么办？例如：

DT2=data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=1),time=c(17,54,3))

有没有一种方法可以执行类似的合并，但是DT2的选择时间与DT1的选择时间接近？那就是17接近30、54接近60、3接近10？

如果这个简单的例子不清楚，我将简要解释我遇到的更大问题。我有一个带有列的数据表：类别，时间，输出1，输出2 ...有数百个具有相关时间的类别。我可能想在特定时间为所有类别提取输出1。由于时间是在没有明显逻辑的情况下进行采样的，因此有时会将时间四舍五入到最接近的偶数秒。在其他情况下，时间会四舍五入到最接近的分钟甚至10分钟。

我可以编写脚本以更常见的格式重写时间，但是我很好奇是否有一个鲜见的data.table解决方案，但我没有看到。我已经探索了滚动合并，但没有成功。

Answer 1

另一个选项可能是roll='nearest'（CRAN v1.8.8中的新功能）。

> setkey(DT1,x,time)
> DT1
   x time v
1: a   10 1
2: a   30 2
3: a   60 3
4: b   10 4
5: b   30 5
6: b   60 6
7: c   10 7
8: c   30 8
9: c   60 9
> DT2
   x time
1: a   17
2: b   54
3: c    3
> DT1[DT2,roll="nearest"]
   x time v
1: a   17 1
2: b   54 6
3: c    3 7

请注意，与30相比，17看起来更接近10，因此结果在第一行中。

如果您需要滚动到下一个观察值（下一个观察值会向后移动）：

> DT1[DT2,roll=-Inf]
   x time v
1: a   17 2
2: b   54 6
3: c    3 7