如何分别合并POSIXct和Date上的大数据集和小数据集?

How to merge a large dataset and a small dataset on POSIXct and Date respectively?

主题

我有两个(简化的)数据集:

objective是将第二个数据集的温度作为新变量添加到第一个数据集,其中变量date.time对应日期变量。

我根据

使用 setkey() 和 roll="nearest" 尝试了 data.table 解决方案

不幸的是,合并后的温度对于整个合并后的数据集始终是相同的值。

一个简化的例子

这是说明我的问题和我的解决方案尝试的示例代码:

设置随机种子

set.seed(10)

正在生成两个数据集

observations <- data.frame(date.time = seq(from=ymd_hms("2017-02-01 00:00:00"), length.out=500, by=60*60), some.value = runif(500,0.0,1.0))
daily.temperature <- data.frame(date = seq(from=as.Date("2017-02-01"), length.out = 10, by=1), temperature = runif(10,10,40))

解决方案尝试使用 data.tables 和 roll="nearest"

# converting dataframes to datatables
library(data.table)
observations <- as.data.table(observations)
daily.temperature <- as.data.table(daily.temperature)

# setting the keys of the two datasets
setkey(observations,date.time)
setkey(daily.temperature,date)

# Combinding the datasets
combined <- daily.temperature[observations, roll = "nearest" ]
combined

请注意,无论日期如何,组合数据集中的温度变量始终相同。

关于未简化(真实)问题的注释:

你想要这样的东西吗?

    set.seed(10)
library(dplyr)
    observations <- data.frame(date.time = seq(from=ymd_hms("2017-02-01 00:00:00"), length.out=500, by=60*60), some.value = runif(500,0.0,1.0))
    daily.temperature <- data.frame(date = seq(from=as.Date("2017-02-01"), length.out = 10, by=1), temperature = runif(10,10,40))
    observations$date<-as.Date(observations$date.time)
    combined<-left_join(observations,daily.temperature,by="date")
> head(combined)
            date.time some.value       date temperature
1 2017-02-01 00:00:00  0.8561467 2017-02-01    38.64702
2 2017-02-01 01:00:00  0.7820957 2017-02-01    38.64702
3 2017-02-01 02:00:00  0.2443390 2017-02-01    38.64702
4 2017-02-01 03:00:00  0.3138552 2017-02-01    38.64702
5 2017-02-01 04:00:00  0.1284753 2017-02-01    38.64702
6 2017-02-01 05:00:00  0.9299472 2017-02-01    38.64702