使用 lubridate 根据时间 ranges/intervals 合并表

Question

我正在尝试根据时间范围合并两个表。我只找到了一些不使用 lubridate 的旧答案（例如 Data Table merge based on date ranges）。

实际上，lubridate提供了%within%函数可以检查一个日期是否在一个区间内。我构建了一个最小的示例，想知道是否有一种方法可以根据重叠 dates/intervals 将这些数据帧合并在一起。所以检查 df1$Date 是否在 df2$interval.

library(lubridate)
df1 <- data.frame(Date=c(ymd('20161222'),ymd('20161223'),ymd('20161228'),ymd('20170322')),
                  User=c('a','b','a','a'),
                  Units=c(1,2,3,1))
df2 <- data.frame(User=c('a','b','a'),
                  Start=c(ymd('20140101'), ymd('20140101'), ymd('20170101')),
                  End=c(ymd('20161231'),ymd('20170331'),ymd('20170331')),
                  Price=c(10,10,20))
df2$interval <- interval(df2$Start, df2$End)

我的预期输出是这样的

|   |User |Date       | Units| Price|
|:--|:----|:----------|-----:|-----:|
|1  |a    |2016-12-22 |     1|    10|
|3  |a    |2016-12-28 |     3|    10|
|6  |a    |2017-03-22 |     1|    20|
|7  |b    |2016-12-23 |     2|    10|

Answer 1

对于大型数据帧，这可能效率低下（因为您正在创建更大的匹配和子集化），而且我确信有更优雅的方法，但这可行：

output <- merge(df1,df2,by="User")[test$Date %within% test$interval,]

或者您可以使用循环：

for(x in 1:length(df1$User)){
  df1$Price[x]<-df2[(df1$Date[x] %within% df2$interval)&df1$User[x]==df2$User,]$Price
}

我相信你也可以创建一个函数并使用 apply...

使用 lubridate 根据时间 ranges/intervals 合并表

merging tables based on time ranges/intervals using lubridate

merge

r

lubridate