しきい値に基づいてマージしたい 2 つの異なるデータセットを使用しています。2 つのデータフレームが次のようになっているとします。
library(dplyr)
library(fuzzyjoin)
library(lubridate)
df1 = data_frame(Item=1:5,
DateTime=c("2015-01-01 11:12:14", "2015-01-02 09:15:23",
"2015-01-02 15:46:11", "2015-04-19 22:11:33",
"2015-06-10 07:00:00"),
Count=c(1, 6, 11, 15, 9),
Name="Sterling",
Friend=c("Pam", "Cyril", "Cheryl", "Mallory", "Lana"))
df1$DateTime = ymd_hms(df1$DateTime)
df2 = data_frame(Item=21:25,
DateTime=c("2015-01-01 11:12:15", "2015-01-02 19:15:23",
"2015-01-02 15:46:11", "2015-05-19 22:11:33",
"2015-06-10 07:00:02"),
Count=c(3, 7, 11, 15, 8),
Name="Sterling",
Friend=c("Pam", "Kreger", "Woodhouse", "Gillete", "Lana"))
df2$DateTime = ymd_hms(df2$DateTime)
私が今欲しいのは、あいまい一致に基づいて、それぞれの値の 2 秒以内にあることを除いて、他のすべての値が同じであることに基づいて、左結合できるdf2ようにすることです。私は次の方法でそこに到達できると思いました:df1DateTimeCountItem
df1 %>%
difference_left_join(df2, by=c("DateTime", "Count"), max_dist=2)
しかし、それは私に次の出力を与えます:
# A tibble: 8 × 10
Item.x DateTime.x Count.x Name.x Friend.x Item.y DateTime.y Count.y Name.y Friend.y
<int> <dttm> <dbl> <chr> <chr> <int> <dttm> <dbl> <chr> <chr>
1 1 2015-01-01 11:12:14 1 Sterling Pam 21 2015-01-01 11:12:15 3 Sterling Pam
2 1 2015-01-01 11:12:14 1 Sterling Pam 21 2015-01-01 11:12:15 3 Sterling Pam
3 2 2015-01-02 09:15:23 6 Sterling Cyril NA <NA> NA <NA> <NA>
4 3 2015-01-02 15:46:11 11 Sterling Cheryl 23 2015-01-02 15:46:11 11 Sterling Woodhouse
5 3 2015-01-02 15:46:11 11 Sterling Cheryl 23 2015-01-02 15:46:11 11 Sterling Woodhouse
6 4 2015-04-19 22:11:33 15 Sterling Mallory NA <NA> NA <NA> <NA>
7 5 2015-06-10 07:00:00 9 Sterling Lana 25 2015-06-10 07:00:02 8 Sterling Lana
8 5 2015-06-10 07:00:00 9 Sterling Lana 25 2015-06-10 07:00:02 8 Sterling Lana
これは近いですが、名前が異なる場合、行 3 はマージされるべきではありません (そして、行 2 がマージされたくない場合でも、しきい値が与えられると予想されます)。
どうすれば次のデータフレームになりますか? の 2 行目と 3 行目は、しきい値の制限を満たしているにdf2もかかわらず、マージされていないことに注意してください。これは、他の列 ( を除く) が同一ではないためです。DateTimeCountItem
desired_output
# Item DateTime Count Name Friend
# 1 3 2015-01-02 15:46:11 11 Sterling Cheryl
# 2 2 2015-01-02 09:15:23 6 Sterling Cyril
# 3 5 2015-06-10 07:00:00 9 Sterling Lana
# 4 25 2015-06-10 07:00:02 8 Sterling Lana
# 5 4 2015-04-19 22:11:33 15 Sterling Mallory
# 6 1 2015-01-01 11:12:14 1 Sterling Pam
# 7 21 2015-01-01 11:12:15 3 Sterling Pam