我想知道是否有人知道dplyr 扩展包（dbplyr 和dtplyr）是否允许在通常的 dplyr 工作流程中进行非 equi 连接？我很少需要data.table，但是快速非等连接是我总是需要setDT，然后执行连接，然后用as_tibble() 切换回来的唯一时刻。我在 github 上浏览了包中的问题，但没有发现这是计划中的还是已经实现的。
【问题讨论】：
fuzzyjoin 包。
标签： r join dplyr dbplyr dtplyr
对于 dbplyr：虽然 SQL 支持非 equi 连接，但我还没有找到等效的 dplyr 方法。我通常的工作与@Waldi 发布的 r-bloggers 链接非常相似，用于加入相等条件，然后过滤不等条件。
例如：
output = join(df1, df2, by = c("df1_id" = "df2_id")) %>%
filter(df1_date <= df2_date)
这转换为类似于以下的 SQL：
SELECT *
FROM df1
JOIN df2
ON df1_id = df2_id
WHERE df1_date <= df2_date
这与以下没有什么不同：
SELECT *
FROM df1
JOIN df2
ON df1_id = df2_id
AND df1_date <= df2_date
【讨论】：
我喜欢 dplyr 的简单性。但是，我需要在工作中基于 >、
我看到您正在使用相同的方法。如果您的数据量适中，我认为这是最好的。 dplyr 中的模糊连接和过滤方法都花费了太多时间。
【讨论】：
自 1.4.0 版以来，dbplyr 中为此提供了一个新选项：sql_on。引用Kirill Müller：
dplyr 有 #2240，但这需要一段时间。对于数据库，我们已经有一个解决方法 [ie.通用 SQL 连接]。
library(dplyr)
library(dbplyr)
tbl1 <- memdb_frame(a = 1:3, b = 4:2)
tbl2 <- memdb_frame(c = 1:3, b = 2:0)
left_join(tbl1, tbl2, sql_on = "LHS.b < RHS.c")
【讨论】：